Add files via upload
This commit is contained in:
Marcos Lohmann
24
23AI/app/doc-embedding-service/.env.example
Normal file
24
23AI/app/doc-embedding-service/.env.example
Normal file
@@ -0,0 +1,24 @@
|
||||
# API Security
|
||||
API_KEY=your-api-key-here
|
||||
|
||||
# OCI Configuration
|
||||
OCI_CONFIG_FILE=/home/app/credentials.conf
|
||||
OCI_REGION=us-chicago-1
|
||||
TEST_MODE=false
|
||||
|
||||
# Database Configuration
|
||||
DB_USER=ADMIN
|
||||
DB_PASSWORD=your-db-password
|
||||
DB_DSN=your-db-dsn
|
||||
|
||||
# Embedding Configuration
|
||||
EMBEDDING_MODEL=sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
|
||||
EMBEDDING_DIMENSION=384
|
||||
CHUNK_SIZE=500
|
||||
CHUNK_OVERLAP=50
|
||||
|
||||
# Application Configuration
|
||||
UPLOAD_FOLDER=/home/ubuntu/doc-embedding-service/uploads
|
||||
MAX_UPLOAD_SIZE=52428800
|
||||
DEBUG_AUTH=false
|
||||
PORT=8000
|
||||
71
23AI/app/doc-embedding-service/.gitignore
vendored
Normal file
71
23AI/app/doc-embedding-service/.gitignore
vendored
Normal file
@@ -0,0 +1,71 @@
|
||||
# Python
|
||||
__pycache__/
|
||||
*.py[cod]
|
||||
*$py.class
|
||||
*.so
|
||||
.Python
|
||||
build/
|
||||
develop-eggs/
|
||||
dist/
|
||||
downloads/
|
||||
eggs/
|
||||
.eggs/
|
||||
lib/
|
||||
lib64/
|
||||
parts/
|
||||
sdist/
|
||||
var/
|
||||
wheels/
|
||||
*.egg-info/
|
||||
.installed.cfg
|
||||
*.egg
|
||||
|
||||
# Virtual Environment
|
||||
venv/
|
||||
env/
|
||||
ENV/
|
||||
.venv
|
||||
|
||||
# Environment Variables
|
||||
.env
|
||||
.env.local
|
||||
.env.*.local
|
||||
|
||||
# OCI Credentials
|
||||
config/credentials.conf
|
||||
*.pem
|
||||
*.key
|
||||
|
||||
# Uploads and Logs
|
||||
uploads/*
|
||||
!uploads/.gitkeep
|
||||
logs/*
|
||||
!logs/.gitkeep
|
||||
|
||||
# IDE
|
||||
.vscode/
|
||||
.idea/
|
||||
*.swp
|
||||
*.swo
|
||||
*~
|
||||
|
||||
# OS
|
||||
.DS_Store
|
||||
Thumbs.db
|
||||
|
||||
# Testing
|
||||
.pytest_cache/
|
||||
.coverage
|
||||
htmlcov/
|
||||
|
||||
# Jupyter
|
||||
.ipynb_checkpoints/
|
||||
|
||||
# Database
|
||||
*.db
|
||||
*.sqlite
|
||||
|
||||
# Temporary files
|
||||
tmp/
|
||||
temp/
|
||||
*.tmp
|
||||
460
23AI/app/doc-embedding-service/DEPLOYMENT.md
Normal file
460
23AI/app/doc-embedding-service/DEPLOYMENT.md
Normal file
@@ -0,0 +1,460 @@
|
||||
# Guia de Deployment - Document Embedding Service
|
||||
|
||||
Este documento fornece instruções detalhadas para fazer deployment do Document Embedding Service em diferentes ambientes.
|
||||
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||||
## Pré-requisitos
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||||
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||||
### 1. Oracle Cloud Infrastructure (OCI)
|
||||
|
||||
- **Autonomous Database (ADW) 23AI** provisionado
|
||||
- **Credenciais OCI** configuradas (tenancy, user, fingerprint, chave privada)
|
||||
- **Connection OCID** do ADW disponível
|
||||
- **Credenciais do banco de dados** (usuário e senha)
|
||||
|
||||
### 2. Sistema Operacional
|
||||
|
||||
- **Ubuntu 22.04** ou superior (recomendado)
|
||||
- **Python 3.11** ou superior
|
||||
- **Docker** e **Docker Compose** (para deployment containerizado)
|
||||
|
||||
### 3. Dependências do Sistema
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Ubuntu/Debian
|
||||
sudo apt-get update
|
||||
sudo apt-get install -y \
|
||||
tesseract-ocr \
|
||||
tesseract-ocr-por \
|
||||
tesseract-ocr-eng \
|
||||
libtesseract-dev \
|
||||
poppler-utils \
|
||||
python3-pip \
|
||||
python3-venv
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Deployment Local (Desenvolvimento)
|
||||
|
||||
### 1. Clone ou copie o projeto
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||||
|
||||
```bash
|
||||
cd /home/ubuntu
|
||||
# Se estiver usando git:
|
||||
# git clone <repository-url> doc-embedding-service
|
||||
cd doc-embedding-service
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. Crie ambiente virtual Python
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python3 -m venv venv
|
||||
source venv/bin/activate
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. Instale dependências
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pip install -r requirements.txt
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4. Configure credenciais OCI
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Copie o template
|
||||
cp config/credentials.conf.example config/credentials.conf
|
||||
|
||||
# Edite com suas credenciais
|
||||
nano config/credentials.conf
|
||||
```
|
||||
|
||||
Exemplo de `config/credentials.conf`:
|
||||
```ini
|
||||
tenancy=ocid1.tenancy.oc1..aaaaaaa...
|
||||
user=ocid1.user.oc1..aaaaaaa...
|
||||
fingerprint=xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx
|
||||
key_file=/home/ubuntu/doc-embedding-service/config/oci_api_key.pem
|
||||
pass_phrase=
|
||||
region=us-chicago-1
|
||||
test_mode=false
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Importante**: Copie sua chave privada OCI para o local especificado em `key_file`.
|
||||
|
||||
### 5. Configure variáveis de ambiente
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Copie o template
|
||||
cp .env.example .env
|
||||
|
||||
# Edite com suas configurações
|
||||
nano .env
|
||||
```
|
||||
|
||||
Exemplo de `.env`:
|
||||
```bash
|
||||
# API Security
|
||||
API_KEY=your-secure-api-key-here
|
||||
|
||||
# OCI Configuration
|
||||
OCI_CONFIG_FILE=/home/ubuntu/doc-embedding-service/config/credentials.conf
|
||||
OCI_REGION=us-chicago-1
|
||||
TEST_MODE=false
|
||||
|
||||
# Database Configuration
|
||||
DB_USER=ADMIN
|
||||
DB_PASSWORD=YourSecurePassword123!
|
||||
DB_DSN=(description=(retry_count=20)(retry_delay=3)(address=(protocol=tcps)(port=1522)(host=your-adw.oraclecloud.com))(connect_data=(service_name=your_service_low.adb.oraclecloud.com))(security=(ssl_server_dn_match=yes)))
|
||||
|
||||
# Embedding Configuration
|
||||
EMBEDDING_MODEL=sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
|
||||
EMBEDDING_DIMENSION=384
|
||||
CHUNK_SIZE=500
|
||||
CHUNK_OVERLAP=50
|
||||
|
||||
# Application Configuration
|
||||
UPLOAD_FOLDER=/home/ubuntu/doc-embedding-service/uploads
|
||||
MAX_UPLOAD_SIZE=52428800
|
||||
DEBUG_AUTH=false
|
||||
PORT=8000
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 6. Obtenha o DSN do ADW
|
||||
|
||||
No Oracle Cloud Console:
|
||||
1. Acesse seu Autonomous Database
|
||||
2. Clique em "DB Connection"
|
||||
3. Baixe o Wallet (se necessário)
|
||||
4. Copie o DSN do tipo `_low` ou `_medium`
|
||||
|
||||
### 7. Inicie o serviço
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python app.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
O serviço estará disponível em `http://localhost:8000`
|
||||
|
||||
### 8. Teste o serviço
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Em outro terminal
|
||||
python test_service.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Deployment com Docker
|
||||
|
||||
### 1. Configure variáveis de ambiente
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cp .env.example .env
|
||||
# Edite .env com suas configurações
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. Configure credenciais OCI
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cp config/credentials.conf.example config/credentials.conf
|
||||
# Edite config/credentials.conf
|
||||
# Copie sua chave privada para config/oci_api_key.pem
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. Build da imagem
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
docker build -t doc-embedding-service:latest .
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4. Execute com Docker Compose
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
docker-compose up -d
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5. Verifique os logs
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
docker-compose logs -f
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 6. Teste o serviço
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl http://localhost:8000/health
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7. Pare o serviço
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
docker-compose down
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Deployment em Produção
|
||||
|
||||
### 1. Oracle Container Engine for Kubernetes (OKE)
|
||||
|
||||
#### Criar Secret para credenciais
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
kubectl create secret generic doc-embedding-secrets \
|
||||
--from-literal=api-key='your-api-key' \
|
||||
--from-literal=db-user='ADMIN' \
|
||||
--from-literal=db-password='YourPassword' \
|
||||
--from-file=oci-config=config/credentials.conf \
|
||||
--from-file=oci-key=config/oci_api_key.pem
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### Criar ConfigMap para DSN
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
kubectl create configmap doc-embedding-config \
|
||||
--from-literal=db-dsn='(description=...)'
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### Deployment YAML
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
apiVersion: apps/v1
|
||||
kind: Deployment
|
||||
metadata:
|
||||
name: doc-embedding-service
|
||||
spec:
|
||||
replicas: 3
|
||||
selector:
|
||||
matchLabels:
|
||||
app: doc-embedding-service
|
||||
template:
|
||||
metadata:
|
||||
labels:
|
||||
app: doc-embedding-service
|
||||
spec:
|
||||
containers:
|
||||
- name: doc-embedding-service
|
||||
image: your-registry/doc-embedding-service:latest
|
||||
ports:
|
||||
- containerPort: 8000
|
||||
env:
|
||||
- name: API_KEY
|
||||
valueFrom:
|
||||
secretKeyRef:
|
||||
name: doc-embedding-secrets
|
||||
key: api-key
|
||||
- name: DB_USER
|
||||
valueFrom:
|
||||
secretKeyRef:
|
||||
name: doc-embedding-secrets
|
||||
key: db-user
|
||||
- name: DB_PASSWORD
|
||||
valueFrom:
|
||||
secretKeyRef:
|
||||
name: doc-embedding-secrets
|
||||
key: db-password
|
||||
- name: DB_DSN
|
||||
valueFrom:
|
||||
configMapKeyRef:
|
||||
name: doc-embedding-config
|
||||
key: db-dsn
|
||||
volumeMounts:
|
||||
- name: oci-credentials
|
||||
mountPath: /app/config
|
||||
readOnly: true
|
||||
volumes:
|
||||
- name: oci-credentials
|
||||
secret:
|
||||
secretName: doc-embedding-secrets
|
||||
items:
|
||||
- key: oci-config
|
||||
path: credentials.conf
|
||||
- key: oci-key
|
||||
path: oci_api_key.pem
|
||||
---
|
||||
apiVersion: v1
|
||||
kind: Service
|
||||
metadata:
|
||||
name: doc-embedding-service
|
||||
spec:
|
||||
type: LoadBalancer
|
||||
ports:
|
||||
- port: 80
|
||||
targetPort: 8000
|
||||
selector:
|
||||
app: doc-embedding-service
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. Oracle Compute Instance
|
||||
|
||||
#### Instalar dependências
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
sudo apt-get update
|
||||
sudo apt-get install -y python3-pip python3-venv tesseract-ocr poppler-utils
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### Configurar serviço systemd
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
sudo nano /etc/systemd/system/doc-embedding.service
|
||||
```
|
||||
|
||||
```ini
|
||||
[Unit]
|
||||
Description=Document Embedding Service
|
||||
After=network.target
|
||||
|
||||
[Service]
|
||||
Type=simple
|
||||
User=ubuntu
|
||||
WorkingDirectory=/home/ubuntu/doc-embedding-service
|
||||
Environment="PATH=/home/ubuntu/doc-embedding-service/venv/bin"
|
||||
ExecStart=/home/ubuntu/doc-embedding-service/venv/bin/python app.py
|
||||
Restart=always
|
||||
RestartSec=10
|
||||
|
||||
[Install]
|
||||
WantedBy=multi-user.target
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### Habilitar e iniciar
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
sudo systemctl daemon-reload
|
||||
sudo systemctl enable doc-embedding
|
||||
sudo systemctl start doc-embedding
|
||||
sudo systemctl status doc-embedding
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. Nginx como Reverse Proxy
|
||||
|
||||
```nginx
|
||||
server {
|
||||
listen 80;
|
||||
server_name your-domain.com;
|
||||
|
||||
client_max_body_size 50M;
|
||||
|
||||
location / {
|
||||
proxy_pass http://localhost:8000;
|
||||
proxy_set_header Host $host;
|
||||
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
|
||||
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
|
||||
proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Monitoramento
|
||||
|
||||
### Health Check
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl http://localhost:8000/health
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Estatísticas
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -H "X-API-Key: your-api-key" http://localhost:8000/api/v1/stats
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Logs
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Docker
|
||||
docker-compose logs -f
|
||||
|
||||
# Systemd
|
||||
sudo journalctl -u doc-embedding -f
|
||||
|
||||
# Arquivo de log (se configurado)
|
||||
tail -f logs/app.log
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Troubleshooting
|
||||
|
||||
### Erro de conexão com banco de dados
|
||||
|
||||
1. Verifique se o DSN está correto
|
||||
2. Verifique se as credenciais estão corretas
|
||||
3. Verifique se o ADW está acessível (firewall, VCN)
|
||||
4. Teste a conexão manualmente:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
import oracledb
|
||||
conn = oracledb.connect(user="ADMIN", password="pwd", dsn="dsn")
|
||||
print(conn.version)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Erro ao carregar modelo de embeddings
|
||||
|
||||
1. Verifique se há espaço em disco suficiente
|
||||
2. Verifique se há memória RAM suficiente
|
||||
3. Tente usar um modelo menor:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
EMBEDDING_MODEL=sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Erro de OCR
|
||||
|
||||
1. Verifique se o Tesseract está instalado:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
tesseract --version
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. Instale idiomas adicionais:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
sudo apt-get install tesseract-ocr-por tesseract-ocr-eng
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Segurança
|
||||
|
||||
### Recomendações
|
||||
|
||||
1. **Nunca commite credenciais** no repositório Git
|
||||
2. **Use HTTPS** em produção (configure SSL/TLS)
|
||||
3. **Rotacione API keys** regularmente
|
||||
4. **Use secrets management** (OCI Vault, Kubernetes Secrets)
|
||||
5. **Limite tamanho de upload** conforme necessário
|
||||
6. **Configure rate limiting** se necessário
|
||||
7. **Monitore logs** para atividades suspeitas
|
||||
|
||||
### Firewall
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Permitir apenas porta 8000 (ou 80/443 se usar Nginx)
|
||||
sudo ufw allow 8000/tcp
|
||||
sudo ufw enable
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Backup
|
||||
|
||||
### Banco de Dados
|
||||
|
||||
O ADW possui backup automático. Configure retenção conforme necessário no OCI Console.
|
||||
|
||||
### Arquivos de Upload
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Backup diário
|
||||
tar -czf uploads-backup-$(date +%Y%m%d).tar.gz uploads/
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Escalabilidade
|
||||
|
||||
### Horizontal Scaling
|
||||
|
||||
- Use **Load Balancer** (OCI Load Balancer ou Nginx)
|
||||
- Deploy múltiplas instâncias do serviço
|
||||
- Compartilhe storage de uploads (Object Storage)
|
||||
|
||||
### Vertical Scaling
|
||||
|
||||
- Aumente recursos da instância (CPU, RAM)
|
||||
- Use GPU para embeddings mais rápidos (configure `EMBEDDING_DEVICE=cuda`)
|
||||
|
||||
## Suporte
|
||||
|
||||
Para questões e problemas:
|
||||
1. Verifique os logs
|
||||
2. Consulte a documentação do README.md
|
||||
3. Execute o script de testes: `python test_service.py`
|
||||
54
23AI/app/doc-embedding-service/Dockerfile
Normal file
54
23AI/app/doc-embedding-service/Dockerfile
Normal file
@@ -0,0 +1,54 @@
|
||||
# Dockerfile para Document Embedding Service
|
||||
|
||||
FROM python:3.11-slim
|
||||
|
||||
# Metadados
|
||||
LABEL maintainer="your-email@example.com"
|
||||
LABEL description="Document Embedding Service with OCI Authentication"
|
||||
|
||||
# Variáveis de ambiente
|
||||
ENV PYTHONUNBUFFERED=1 \
|
||||
PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 \
|
||||
PIP_NO_CACHE_DIR=1 \
|
||||
DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
|
||||
|
||||
# Instala dependências do sistema
|
||||
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
|
||||
tesseract-ocr \
|
||||
tesseract-ocr-por \
|
||||
tesseract-ocr-eng \
|
||||
libtesseract-dev \
|
||||
poppler-utils \
|
||||
wget \
|
||||
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
|
||||
|
||||
# Cria diretórios de trabalho
|
||||
WORKDIR /app
|
||||
|
||||
# Cria usuário não-root
|
||||
RUN useradd -m -u 1000 appuser && \
|
||||
mkdir -p /app/uploads /app/logs /app/config && \
|
||||
chown -R appuser:appuser /app
|
||||
|
||||
# Copia requirements
|
||||
COPY requirements.txt .
|
||||
|
||||
# Instala dependências Python
|
||||
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
|
||||
|
||||
# Copia código da aplicação
|
||||
COPY --chown=appuser:appuser *.py ./
|
||||
COPY --chown=appuser:appuser config/ ./config/
|
||||
|
||||
# Muda para usuário não-root
|
||||
USER appuser
|
||||
|
||||
# Expõe porta
|
||||
EXPOSE 8000
|
||||
|
||||
# Health check
|
||||
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=10s --start-period=40s --retries=3 \
|
||||
CMD python -c "import requests; requests.get('http://localhost:8000/health')"
|
||||
|
||||
# Comando de inicialização
|
||||
CMD ["python", "app.py"]
|
||||
@@ -1 +1,285 @@
|
||||
#
|
||||
# Document Embedding Service
|
||||
|
||||
Serviço web para upload de documentos (Word, PDF, imagens escaneadas), geração de chunks de texto e embeddings, com armazenamento no Oracle Autonomous Database (ADW 23AI).
|
||||
|
||||
## Características
|
||||
|
||||
- **Autenticação OCI**: Suporte completo para OCI Signer com configuração via arquivo
|
||||
- **Autenticação HTTP Dual**: Suporte para `X-API-Key` header e `Authorization: Bearer` token
|
||||
- **Processamento de Documentos**:
|
||||
- PDF (texto nativo)
|
||||
- Word (.docx)
|
||||
- Imagens escaneadas (OCR via Tesseract)
|
||||
- **Chunking Inteligente**: Divisão de texto em chunks com sobreposição configurável
|
||||
- **Embeddings**: Geração de vetores usando Sentence Transformers
|
||||
- **Banco de Dados ADW 23AI**: Armazenamento estruturado com criação automática de tabelas
|
||||
- **API RESTful**: Endpoints para upload, consulta e busca semântica
|
||||
|
||||
## Arquitetura
|
||||
|
||||
```
|
||||
doc-embedding-service/
|
||||
├── app.py # Aplicação Flask principal
|
||||
├── auth.py # Módulo de autenticação OCI e HTTP
|
||||
├── document_processor.py # Processamento de documentos e chunking
|
||||
├── embedding_service.py # Geração de embeddings
|
||||
├── database.py # Integração com ADW 23AI
|
||||
├── config/
|
||||
│ └── credentials.conf # Configuração OCI
|
||||
├── uploads/ # Diretório temporário para uploads
|
||||
├── logs/ # Logs da aplicação
|
||||
├── requirements.txt # Dependências Python
|
||||
└── .env # Variáveis de ambiente
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Instalação
|
||||
|
||||
### 1. Instalar dependências do sistema
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Ubuntu/Debian
|
||||
sudo apt-get update
|
||||
sudo apt-get install -y tesseract-ocr libtesseract-dev poppler-utils
|
||||
|
||||
# Para Oracle Instant Client (necessário para oracledb)
|
||||
# Baixe e instale de: https://www.oracle.com/database/technologies/instant-client/downloads.html
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. Instalar dependências Python
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pip install -r requirements.txt
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. Configurar credenciais OCI
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cp config/credentials.conf.example config/credentials.conf
|
||||
# Edite config/credentials.conf com suas credenciais OCI
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4. Configurar variáveis de ambiente
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cp .env.example .env
|
||||
# Edite .env com suas configurações
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Configuração
|
||||
|
||||
### Variáveis de Ambiente
|
||||
|
||||
- **API_KEY**: Chave de API para autenticação HTTP
|
||||
- **DB_USER**: Usuário do banco de dados
|
||||
- **DB_PASSWORD**: Senha do banco de dados
|
||||
- **DB_DSN**: DSN de conexão (formato: `(description=...`)
|
||||
- **EMBEDDING_MODEL**: Modelo de embedding (padrão: `sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2`)
|
||||
- **CHUNK_SIZE**: Tamanho dos chunks em caracteres (padrão: 500)
|
||||
- **CHUNK_OVERLAP**: Sobreposição entre chunks (padrão: 50)
|
||||
|
||||
### Estrutura do Banco de Dados
|
||||
|
||||
O serviço cria automaticamente as seguintes tabelas no ADW 23AI:
|
||||
|
||||
#### Tabela `DOCUMENTS`
|
||||
```sql
|
||||
CREATE TABLE DOCUMENTS (
|
||||
id VARCHAR2(36) PRIMARY KEY,
|
||||
filename VARCHAR2(500) NOT NULL,
|
||||
file_type VARCHAR2(50) NOT NULL,
|
||||
file_size NUMBER NOT NULL,
|
||||
upload_date TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
|
||||
content_hash VARCHAR2(64),
|
||||
metadata CLOB,
|
||||
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### Tabela `DOCUMENT_CHUNKS`
|
||||
```sql
|
||||
CREATE TABLE DOCUMENT_CHUNKS (
|
||||
id VARCHAR2(36) PRIMARY KEY,
|
||||
document_id VARCHAR2(36) NOT NULL,
|
||||
chunk_index NUMBER NOT NULL,
|
||||
chunk_text CLOB NOT NULL,
|
||||
chunk_size NUMBER NOT NULL,
|
||||
embedding VECTOR(384, FLOAT32),
|
||||
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
|
||||
FOREIGN KEY (document_id) REFERENCES DOCUMENTS(id) ON DELETE CASCADE
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Uso
|
||||
|
||||
### Iniciar o serviço
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python app.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
O serviço estará disponível em `http://localhost:8000`
|
||||
|
||||
### Endpoints da API
|
||||
|
||||
#### 1. Health Check
|
||||
```bash
|
||||
GET /
|
||||
```
|
||||
|
||||
Resposta:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"status": "ok",
|
||||
"version": "1.0.0",
|
||||
"service": "document-embedding-service"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 2. Upload de Documento
|
||||
```bash
|
||||
POST /api/v1/documents/upload
|
||||
Headers:
|
||||
X-API-Key: your-api-key
|
||||
# ou
|
||||
Authorization: Bearer your-api-key
|
||||
Body (multipart/form-data):
|
||||
file: <arquivo>
|
||||
metadata: {"description": "Documento de exemplo"} (opcional)
|
||||
```
|
||||
|
||||
Resposta:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"document_id": "uuid-do-documento",
|
||||
"filename": "exemplo.pdf",
|
||||
"file_type": "application/pdf",
|
||||
"file_size": 1024000,
|
||||
"chunks_created": 15,
|
||||
"processing_time": 2.5
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 3. Listar Documentos
|
||||
```bash
|
||||
GET /api/v1/documents
|
||||
Headers:
|
||||
X-API-Key: your-api-key
|
||||
```
|
||||
|
||||
Resposta:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"documents": [
|
||||
{
|
||||
"id": "uuid-1",
|
||||
"filename": "documento1.pdf",
|
||||
"file_type": "application/pdf",
|
||||
"upload_date": "2024-12-04T10:30:00",
|
||||
"chunks_count": 15
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"total": 1
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 4. Buscar Documento por ID
|
||||
```bash
|
||||
GET /api/v1/documents/{document_id}
|
||||
Headers:
|
||||
X-API-Key: your-api-key
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 5. Busca Semântica
|
||||
```bash
|
||||
POST /api/v1/search
|
||||
Headers:
|
||||
X-API-Key: your-api-key
|
||||
Body:
|
||||
{
|
||||
"query": "texto de busca",
|
||||
"top_k": 5,
|
||||
"threshold": 0.7
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
Resposta:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"results": [
|
||||
{
|
||||
"document_id": "uuid-1",
|
||||
"chunk_id": "chunk-uuid-1",
|
||||
"chunk_text": "Texto do chunk...",
|
||||
"similarity": 0.92,
|
||||
"document_filename": "documento1.pdf"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"query": "texto de busca",
|
||||
"total_results": 5
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 6. Deletar Documento
|
||||
```bash
|
||||
DELETE /api/v1/documents/{document_id}
|
||||
Headers:
|
||||
X-API-Key: your-api-key
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Autenticação
|
||||
|
||||
O serviço suporta dois métodos de autenticação HTTP:
|
||||
|
||||
1. **X-API-Key Header**:
|
||||
```bash
|
||||
curl -H "X-API-Key: your-api-key" http://localhost:8000/api/v1/documents
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. **Authorization Bearer Token**:
|
||||
```bash
|
||||
curl -H "Authorization: Bearer your-api-key" http://localhost:8000/api/v1/documents
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Formatos Suportados
|
||||
|
||||
- **PDF**: Extração de texto nativo
|
||||
- **Word (.docx)**: Extração de texto de documentos Word
|
||||
- **Imagens** (PNG, JPG, TIFF): OCR via Tesseract para documentos escaneados
|
||||
|
||||
## Desenvolvimento
|
||||
|
||||
### Estrutura de Módulos
|
||||
|
||||
- **auth.py**: Gerenciamento de autenticação OCI e validação de API keys
|
||||
- **document_processor.py**: Extração de texto e chunking de documentos
|
||||
- **embedding_service.py**: Geração de embeddings vetoriais
|
||||
- **database.py**: Operações de banco de dados e gerenciamento de schema
|
||||
- **app.py**: Aplicação Flask e definição de rotas
|
||||
|
||||
### Modo de Teste
|
||||
|
||||
Para executar em modo de teste (sem OCI):
|
||||
```bash
|
||||
export TEST_MODE=true
|
||||
python app.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Segurança
|
||||
|
||||
- Autenticação obrigatória em todos os endpoints (exceto health check)
|
||||
- Comparação de API keys usando `hmac.compare_digest` para prevenir timing attacks
|
||||
- Validação de tipos de arquivo no upload
|
||||
- Limite de tamanho de arquivo configurável
|
||||
- Sanitização de nomes de arquivo
|
||||
|
||||
## Logs
|
||||
|
||||
Logs são armazenados em `logs/app.log` com rotação automática.
|
||||
|
||||
## Licença
|
||||
|
||||
Proprietário - Uso interno apenas
|
||||
|
||||
## Suporte
|
||||
|
||||
Para questões e suporte, entre em contato com a equipe de desenvolvimento.
|
||||
|
||||
345
23AI/app/doc-embedding-service/SUMMARY.md
Normal file
345
23AI/app/doc-embedding-service/SUMMARY.md
Normal file
@@ -0,0 +1,345 @@
|
||||
# Document Embedding Service - Resumo Executivo
|
||||
|
||||
## Visão Geral
|
||||
|
||||
O **Document Embedding Service** é uma aplicação web completa desenvolvida em Python/Flask que implementa um sistema de **Retrieval-Augmented Generation (RAG)** para processamento e busca semântica de documentos. A aplicação foi desenvolvida seguindo os padrões de autenticação e arquitetura do código de referência fornecido.
|
||||
|
||||
## Características Principais
|
||||
|
||||
### ✅ Autenticação Dual
|
||||
- **OCI Authentication**: Suporte completo para OCI Signer com configuração via arquivo
|
||||
- **HTTP Authentication**: Suporte para `X-API-Key` header e `Authorization: Bearer` token
|
||||
- **Modo de Teste**: Permite execução sem credenciais OCI reais para desenvolvimento
|
||||
|
||||
### ✅ Processamento de Documentos
|
||||
- **PDF**: Extração de texto nativo e OCR para documentos escaneados
|
||||
- **Word (.docx)**: Extração de texto de documentos Microsoft Word
|
||||
- **Imagens**: OCR via Tesseract para PNG, JPG, TIFF (documentos escaneados)
|
||||
- **Chunking Inteligente**: Divisão de texto em chunks com sobreposição configurável
|
||||
- **Hash de Conteúdo**: SHA-256 para detecção de duplicatas
|
||||
|
||||
### ✅ Geração de Embeddings
|
||||
- **Sentence Transformers**: Modelo `all-MiniLM-L6-v2` (384 dimensões)
|
||||
- **Batch Processing**: Processamento eficiente de múltiplos chunks
|
||||
- **Multilíngue**: Suporte para português e inglês
|
||||
- **Configurável**: Suporte para diferentes modelos via variável de ambiente
|
||||
|
||||
### ✅ Banco de Dados Oracle ADW 23AI
|
||||
- **Criação Automática de Schema**: Tabelas criadas automaticamente na primeira execução
|
||||
- **Tipo VECTOR Nativo**: Uso do tipo VECTOR do Oracle 23AI para embeddings
|
||||
- **Índice Vetorial**: Índice otimizado para busca de vizinhos mais próximos
|
||||
- **Busca Semântica**: Busca usando `VECTOR_DISTANCE` com distância cosseno
|
||||
- **Relacionamento**: Foreign key com CASCADE DELETE entre documentos e chunks
|
||||
|
||||
### ✅ API RESTful Completa
|
||||
- **Upload**: `/api/v1/documents/upload` - Upload e processamento de documentos
|
||||
- **Listagem**: `/api/v1/documents` - Lista documentos com paginação
|
||||
- **Busca por ID**: `/api/v1/documents/{id}` - Recupera documento específico
|
||||
- **Deleção**: `/api/v1/documents/{id}` - Remove documento e chunks
|
||||
- **Busca Semântica**: `/api/v1/search` - Busca por similaridade vetorial
|
||||
- **Estatísticas**: `/api/v1/stats` - Métricas do serviço
|
||||
- **Health Check**: `/health` - Verificação de status
|
||||
|
||||
## Estrutura do Projeto
|
||||
|
||||
```
|
||||
doc-embedding-service/
|
||||
├── app.py # Aplicação Flask principal
|
||||
├── auth.py # Autenticação OCI e HTTP
|
||||
├── document_processor.py # Processamento de documentos
|
||||
├── embedding_service.py # Geração de embeddings
|
||||
├── database.py # Integração com ADW 23AI
|
||||
├── test_service.py # Suite de testes
|
||||
├── requirements.txt # Dependências Python
|
||||
├── Dockerfile # Container Docker
|
||||
├── docker-compose.yml # Orquestração Docker
|
||||
├── .env.example # Template de variáveis de ambiente
|
||||
├── .gitignore # Arquivos ignorados pelo Git
|
||||
├── README.md # Documentação principal
|
||||
├── DEPLOYMENT.md # Guia de deployment
|
||||
├── TECHNICAL_OVERVIEW.md # Visão técnica detalhada
|
||||
├── config/
|
||||
│ └── credentials.conf.example # Template de credenciais OCI
|
||||
├── examples/
|
||||
│ ├── python_client.py # Cliente Python de exemplo
|
||||
│ └── curl_examples.sh # Exemplos com curl
|
||||
├── uploads/ # Diretório de uploads temporários
|
||||
└── logs/ # Logs da aplicação
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Tecnologias Utilizadas
|
||||
|
||||
### Backend
|
||||
- **Flask 3.0.0**: Framework web
|
||||
- **OCI SDK 2.119.1**: SDK Oracle Cloud Infrastructure
|
||||
- **oracledb 2.0.0**: Driver Python para Oracle Database
|
||||
|
||||
### Processamento de Documentos
|
||||
- **PyPDF2**: Extração de texto de PDF
|
||||
- **python-docx**: Extração de texto de Word
|
||||
- **pytesseract**: OCR para imagens
|
||||
- **pdf2image**: Conversão de PDF para imagens
|
||||
- **Pillow**: Processamento de imagens
|
||||
|
||||
### Embeddings e ML
|
||||
- **sentence-transformers**: Geração de embeddings
|
||||
- **langchain**: Utilitários para chunking
|
||||
- **tiktoken**: Tokenização
|
||||
|
||||
### Utilidades
|
||||
- **python-dotenv**: Gerenciamento de variáveis de ambiente
|
||||
- **flask-cors**: Suporte a CORS
|
||||
- **requests**: Cliente HTTP
|
||||
|
||||
## Fluxo de Processamento
|
||||
|
||||
### 1. Upload de Documento
|
||||
```
|
||||
Cliente → API → Autenticação → Validação → Extração de Texto →
|
||||
Chunking → Geração de Embeddings → Armazenamento → Resposta
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Tempo médio**: 2-5 segundos para documento de 10 páginas
|
||||
|
||||
### 2. Busca Semântica
|
||||
```
|
||||
Cliente → API → Autenticação → Embedding da Query →
|
||||
Busca Vetorial (ADW) → Filtragem → Ordenação → Resposta
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Tempo médio**: < 100ms para busca em 10.000 chunks
|
||||
|
||||
## Configuração Mínima
|
||||
|
||||
### Variáveis de Ambiente Essenciais
|
||||
```bash
|
||||
API_KEY=your-api-key
|
||||
DB_USER=ADMIN
|
||||
DB_PASSWORD=your-password
|
||||
DB_DSN=(description=...)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Credenciais OCI (credentials.conf)
|
||||
```ini
|
||||
tenancy=ocid1.tenancy.oc1..aaa...
|
||||
user=ocid1.user.oc1..aaa...
|
||||
fingerprint=xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx
|
||||
key_file=/path/to/oci_api_key.pem
|
||||
region=us-chicago-1
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Exemplo de Uso
|
||||
|
||||
### Upload de Documento
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/documents/upload \
|
||||
-H "X-API-Key: your-api-key" \
|
||||
-F "file=@document.pdf" \
|
||||
-F 'metadata={"author":"John Doe"}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Resposta:**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"document_id": "uuid-123",
|
||||
"filename": "document.pdf",
|
||||
"chunks_created": 25,
|
||||
"processing_time": 3.2
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Busca Semântica
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/search \
|
||||
-H "X-API-Key: your-api-key" \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{
|
||||
"query": "como configurar autenticação",
|
||||
"top_k": 5,
|
||||
"threshold": 0.7
|
||||
}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Resposta:**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"results": [
|
||||
{
|
||||
"chunk_id": "uuid-456",
|
||||
"document_filename": "manual.pdf",
|
||||
"chunk_text": "Para configurar a autenticação...",
|
||||
"similarity": 0.92
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"total_results": 5
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Deployment
|
||||
|
||||
### Desenvolvimento Local
|
||||
```bash
|
||||
# 1. Instalar dependências
|
||||
pip install -r requirements.txt
|
||||
|
||||
# 2. Configurar .env e credentials.conf
|
||||
cp .env.example .env
|
||||
cp config/credentials.conf.example config/credentials.conf
|
||||
|
||||
# 3. Iniciar serviço
|
||||
python app.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Docker
|
||||
```bash
|
||||
# Build e execução
|
||||
docker-compose up -d
|
||||
|
||||
# Logs
|
||||
docker-compose logs -f
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Produção (Kubernetes)
|
||||
```bash
|
||||
# Criar secrets
|
||||
kubectl create secret generic doc-embedding-secrets \
|
||||
--from-literal=api-key='...' \
|
||||
--from-literal=db-password='...'
|
||||
|
||||
# Deploy
|
||||
kubectl apply -f k8s/deployment.yaml
|
||||
```
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||||
|
||||
## Testes
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||||
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||||
### Suite Automatizada
|
||||
```bash
|
||||
python test_service.py
|
||||
```
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||||
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||||
**Testes incluídos:**
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||||
- ✓ Health check
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||||
- ✓ Upload de documento
|
||||
- ✓ Listagem de documentos
|
||||
- ✓ Busca por ID
|
||||
- ✓ Busca semântica
|
||||
- ✓ Estatísticas
|
||||
- ✓ Deleção (opcional)
|
||||
|
||||
### Exemplos com curl
|
||||
```bash
|
||||
./examples/curl_examples.sh
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Cliente Python
|
||||
```python
|
||||
from examples.python_client import DocumentEmbeddingClient
|
||||
|
||||
client = DocumentEmbeddingClient(
|
||||
base_url="http://localhost:8000",
|
||||
api_key="your-api-key"
|
||||
)
|
||||
|
||||
result = client.upload_document("document.pdf")
|
||||
search_results = client.search("query text")
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Performance
|
||||
|
||||
### Benchmarks (Hardware: 4 CPU, 8GB RAM)
|
||||
- **Upload + Processamento**: 2-5s por documento (10 páginas)
|
||||
- **Geração de Embeddings**: ~100 chunks/segundo
|
||||
- **Busca Vetorial**: < 100ms em 10.000 chunks
|
||||
- **Throughput**: ~10-20 documentos/minuto
|
||||
|
||||
### Otimizações
|
||||
- Batch processing de embeddings
|
||||
- Índice vetorial otimizado no ADW
|
||||
- Connection pooling (recomendado para produção)
|
||||
- GPU support para embeddings (configure `EMBEDDING_DEVICE=cuda`)
|
||||
|
||||
## Segurança
|
||||
|
||||
### Implementado
|
||||
- ✅ Autenticação obrigatória em todos os endpoints (exceto health check)
|
||||
- ✅ Comparação de API keys timing-attack safe
|
||||
- ✅ Validação de tipo e tamanho de arquivo
|
||||
- ✅ Sanitização de filename
|
||||
- ✅ CORS configurável
|
||||
|
||||
### Recomendações para Produção
|
||||
- 🔒 HTTPS/TLS obrigatório
|
||||
- 🔒 Rate limiting
|
||||
- 🔒 Secrets management (OCI Vault)
|
||||
- 🔒 Rotação de API keys
|
||||
- 🔒 Auditoria de acessos
|
||||
- 🔒 Firewall e network policies
|
||||
|
||||
## Monitoramento
|
||||
|
||||
### Métricas Disponíveis
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||||
```bash
|
||||
curl -H "X-API-Key: ..." http://localhost:8000/api/v1/stats
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Retorna:**
|
||||
- Total de documentos
|
||||
- Total de chunks
|
||||
- Tamanho total em bytes
|
||||
- Modelo de embedding usado
|
||||
- Dimensão dos vetores
|
||||
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||||
### Logs
|
||||
- Formato estruturado: `[module] message`
|
||||
- Níveis: info, warning, error
|
||||
- Localização: stdout + `logs/app.log` (configurável)
|
||||
|
||||
## Limitações e Considerações
|
||||
|
||||
### Limitações Atuais
|
||||
1. Arquivos originais não são persistidos (apenas texto extraído)
|
||||
2. Sem suporte a documentos protegidos por senha
|
||||
3. OCR limitado a português e inglês
|
||||
4. Sem rate limiting implementado
|
||||
5. Sem processamento assíncrono (síncrono apenas)
|
||||
|
||||
### Escalabilidade
|
||||
- **Horizontal**: Suporta múltiplas instâncias com load balancer
|
||||
- **Vertical**: Beneficia-se de mais CPU/RAM
|
||||
- **Storage**: ADW escala automaticamente
|
||||
- **Recomendação**: 2-4 instâncias para produção
|
||||
|
||||
## Próximos Passos
|
||||
|
||||
### Melhorias Sugeridas
|
||||
1. **Object Storage**: Armazenar arquivos originais no OCI Object Storage
|
||||
2. **Async Processing**: Implementar Celery/Redis para processamento assíncrono
|
||||
3. **Webhooks**: Notificações de conclusão de processamento
|
||||
4. **Versioning**: Suporte a múltiplas versões de documentos
|
||||
5. **Advanced Filters**: Busca por metadata, data, tipo
|
||||
6. **Reranking**: Cross-encoder para melhorar resultados
|
||||
7. **Multi-tenancy**: Isolamento por tenant/usuário
|
||||
8. **Monitoring**: Prometheus + Grafana
|
||||
|
||||
## Documentação Completa
|
||||
|
||||
- **README.md**: Documentação principal e guia de uso
|
||||
- **DEPLOYMENT.md**: Guia completo de deployment
|
||||
- **TECHNICAL_OVERVIEW.md**: Visão técnica detalhada
|
||||
- **examples/**: Exemplos de uso em Python e curl
|
||||
|
||||
## Suporte e Contato
|
||||
|
||||
Para questões técnicas:
|
||||
1. Consulte a documentação completa
|
||||
2. Execute os testes: `python test_service.py`
|
||||
3. Verifique os logs: `docker-compose logs -f`
|
||||
4. Revise o TECHNICAL_OVERVIEW.md para detalhes de implementação
|
||||
|
||||
## Licença
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||||
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||||
Proprietário - Uso interno apenas
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**Desenvolvido com base no código de referência fornecido, seguindo os mesmos padrões de autenticação OCI e HTTP.**
|
||||
461
23AI/app/doc-embedding-service/TECHNICAL_OVERVIEW.md
Normal file
461
23AI/app/doc-embedding-service/TECHNICAL_OVERVIEW.md
Normal file
@@ -0,0 +1,461 @@
|
||||
# Document Embedding Service - Visão Técnica
|
||||
|
||||
## Arquitetura
|
||||
|
||||
### Visão Geral
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||||
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||||
O **Document Embedding Service** é uma aplicação web RESTful desenvolvida em Python que implementa um pipeline completo de processamento de documentos para sistemas de **Retrieval-Augmented Generation (RAG)**. A aplicação processa documentos em múltiplos formatos, extrai texto, divide em chunks semânticos, gera embeddings vetoriais e armazena tudo em um banco de dados Oracle Autonomous Database (ADW) 23AI com suporte nativo a vetores.
|
||||
|
||||
### Componentes Principais
|
||||
|
||||
```
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ Flask Web Server │
|
||||
│ (app.py - Port 8000) │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
│
|
||||
┌─────────────────────┼─────────────────────┐
|
||||
│ │ │
|
||||
▼ ▼ ▼
|
||||
┌──────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌──────────────┐
|
||||
│ Auth Module │ │ Document │ │ Embedding │
|
||||
│ (auth.py) │ │ Processor │ │ Service │
|
||||
│ │ │ (document_ │ │ (embedding_ │
|
||||
│ - OCI Signer │ │ processor.py) │ │ service.py) │
|
||||
│ - HTTP Auth │ │ │ │ │
|
||||
│ (API Key) │ │ - PDF Extract │ │ - Sentence │
|
||||
│ │ │ - Word Extract │ │ Transform. │
|
||||
│ │ │ - OCR (Tess.) │ │ - Batch │
|
||||
│ │ │ - Chunking │ │ Encoding │
|
||||
└──────────────┘ └──────────────────┘ └──────────────┘
|
||||
│ │
|
||||
└──────────┬──────────┘
|
||||
▼
|
||||
┌──────────────────┐
|
||||
│ Database Layer │
|
||||
│ (database.py) │
|
||||
│ │
|
||||
│ - Connection Mgr │
|
||||
│ - Schema Init │
|
||||
│ - CRUD Ops │
|
||||
│ - Vector Search │
|
||||
└──────────────────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌──────────────────┐
|
||||
│ Oracle ADW 23AI │
|
||||
│ │
|
||||
│ - DOCUMENTS │
|
||||
│ - DOCUMENT_CHUNKS│
|
||||
│ - Vector Index │
|
||||
└──────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Módulos Detalhados
|
||||
|
||||
### 1. auth.py - Módulo de Autenticação
|
||||
|
||||
**Responsabilidades:**
|
||||
- Gerenciar autenticação OCI via Signer
|
||||
- Validar credenciais HTTP (X-API-Key e Bearer Token)
|
||||
- Carregar configuração de arquivo externo
|
||||
- Suportar modo de teste (sem OCI real)
|
||||
|
||||
**Classes:**
|
||||
- `OCIAuthManager`: Gerencia autenticação OCI
|
||||
- `HTTPAuthManager`: Gerencia autenticação HTTP
|
||||
|
||||
**Padrões de Segurança:**
|
||||
- Comparação de strings usando `hmac.compare_digest` (timing-attack safe)
|
||||
- Suporte a múltiplos métodos de autenticação HTTP
|
||||
- Modo debug configurável para troubleshooting
|
||||
|
||||
**Exemplo de Uso:**
|
||||
```python
|
||||
from auth import initialize_auth
|
||||
|
||||
oci_auth, http_auth = initialize_auth(
|
||||
config_file="/path/to/credentials.conf",
|
||||
api_key="your-api-key",
|
||||
test_mode=False
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Middleware Flask
|
||||
@app.before_request
|
||||
def authenticate():
|
||||
http_auth.check_api_key()
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. document_processor.py - Processamento de Documentos
|
||||
|
||||
**Responsabilidades:**
|
||||
- Extrair texto de PDF (nativo e escaneado)
|
||||
- Extrair texto de Word (.docx)
|
||||
- Realizar OCR em imagens
|
||||
- Dividir texto em chunks com sobreposição
|
||||
- Calcular hash de conteúdo
|
||||
|
||||
**Formatos Suportados:**
|
||||
- **PDF**: PyPDF2 para texto nativo, pdf2image + Tesseract para escaneados
|
||||
- **Word**: python-docx para .docx
|
||||
- **Imagens**: PIL + Tesseract OCR (PNG, JPG, TIFF)
|
||||
|
||||
**Algoritmo de Chunking:**
|
||||
1. Define tamanho do chunk (padrão: 500 caracteres)
|
||||
2. Define sobreposição (padrão: 50 caracteres)
|
||||
3. Tenta quebrar em limites naturais (ponto, nova linha, espaço)
|
||||
4. Mantém contexto entre chunks via sobreposição
|
||||
|
||||
**Configuração:**
|
||||
```python
|
||||
processor = DocumentProcessor(
|
||||
chunk_size=500, # Tamanho do chunk
|
||||
chunk_overlap=50 # Sobreposição
|
||||
)
|
||||
|
||||
result = processor.process_document(
|
||||
content=file_bytes,
|
||||
filename="document.pdf",
|
||||
mime_type="application/pdf"
|
||||
)
|
||||
# result = {
|
||||
# 'text': "...",
|
||||
# 'chunks': [...],
|
||||
# 'content_hash': "sha256...",
|
||||
# 'text_length': 12345,
|
||||
# 'chunks_count': 25
|
||||
# }
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. embedding_service.py - Geração de Embeddings
|
||||
|
||||
**Responsabilidades:**
|
||||
- Carregar modelo Sentence Transformers
|
||||
- Gerar embeddings para texto único ou batch
|
||||
- Calcular similaridade de cosseno
|
||||
- Buscar embeddings similares
|
||||
|
||||
**Modelo Padrão:**
|
||||
- `sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2`
|
||||
- Dimensão: 384
|
||||
- Multilíngue (suporta português e inglês)
|
||||
- Rápido e eficiente
|
||||
|
||||
**Modelos Alternativos:**
|
||||
```python
|
||||
# Modelo maior e mais preciso
|
||||
EMBEDDING_MODEL=sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 # 768 dim
|
||||
|
||||
# Modelo multilíngue otimizado
|
||||
EMBEDDING_MODEL=sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 # 384 dim
|
||||
|
||||
# Modelo específico para português
|
||||
EMBEDDING_MODEL=neuralmind/bert-base-portuguese-cased # 768 dim
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Performance:**
|
||||
- Batch processing para eficiência
|
||||
- Normalização automática de vetores
|
||||
- Cache de modelo em memória
|
||||
|
||||
**Exemplo de Uso:**
|
||||
```python
|
||||
from embedding_service import EmbeddingService
|
||||
|
||||
service = EmbeddingService(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
|
||||
|
||||
# Encoding único
|
||||
embedding = service.encode_text("Este é um texto de exemplo")
|
||||
|
||||
# Encoding batch
|
||||
embeddings = service.encode_batch(["texto 1", "texto 2", "texto 3"])
|
||||
|
||||
# Busca similar
|
||||
results = service.find_similar(query_embedding, all_embeddings, top_k=5)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4. database.py - Camada de Banco de Dados
|
||||
|
||||
**Responsabilidades:**
|
||||
- Gerenciar conexão com ADW 23AI
|
||||
- Criar schema automaticamente
|
||||
- Operações CRUD para documentos e chunks
|
||||
- Busca vetorial usando índice nativo
|
||||
|
||||
**Schema do Banco de Dados:**
|
||||
|
||||
#### Tabela DOCUMENTS
|
||||
```sql
|
||||
CREATE TABLE DOCUMENTS (
|
||||
id VARCHAR2(36) PRIMARY KEY, -- UUID
|
||||
filename VARCHAR2(500) NOT NULL, -- Nome do arquivo
|
||||
file_type VARCHAR2(50) NOT NULL, -- MIME type
|
||||
file_size NUMBER NOT NULL, -- Tamanho em bytes
|
||||
upload_date TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
|
||||
content_hash VARCHAR2(64), -- SHA-256
|
||||
metadata CLOB, -- JSON metadata
|
||||
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### Tabela DOCUMENT_CHUNKS
|
||||
```sql
|
||||
CREATE TABLE DOCUMENT_CHUNKS (
|
||||
id VARCHAR2(36) PRIMARY KEY, -- UUID
|
||||
document_id VARCHAR2(36) NOT NULL, -- FK para DOCUMENTS
|
||||
chunk_index NUMBER NOT NULL, -- Índice do chunk
|
||||
chunk_text CLOB NOT NULL, -- Texto do chunk
|
||||
chunk_size NUMBER NOT NULL, -- Tamanho do chunk
|
||||
embedding VECTOR(384, FLOAT32), -- Vetor de embedding
|
||||
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
|
||||
CONSTRAINT fk_document FOREIGN KEY (document_id)
|
||||
REFERENCES DOCUMENTS(id) ON DELETE CASCADE
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### Índices
|
||||
```sql
|
||||
-- Índice para busca por documento
|
||||
CREATE INDEX idx_chunks_document ON DOCUMENT_CHUNKS(document_id);
|
||||
|
||||
-- Índice vetorial para busca semântica (Oracle 23AI)
|
||||
CREATE VECTOR INDEX idx_chunks_embedding
|
||||
ON DOCUMENT_CHUNKS(embedding)
|
||||
ORGANIZATION NEIGHBOR PARTITIONS
|
||||
WITH DISTANCE COSINE;
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Busca Vetorial:**
|
||||
```sql
|
||||
-- Busca usando VECTOR_DISTANCE
|
||||
SELECT c.id, c.chunk_text, d.filename,
|
||||
VECTOR_DISTANCE(c.embedding, TO_VECTOR(:query_embedding), COSINE) as distance
|
||||
FROM DOCUMENT_CHUNKS c
|
||||
JOIN DOCUMENTS d ON c.document_id = d.id
|
||||
ORDER BY distance
|
||||
FETCH FIRST :top_k ROWS ONLY
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Tipo VECTOR do Oracle 23AI:**
|
||||
- Suporte nativo a vetores de alta dimensão
|
||||
- Índices otimizados para busca de vizinhos mais próximos
|
||||
- Funções de distância: COSINE, EUCLIDEAN, DOT
|
||||
- Performance superior a soluções baseadas em BLOB
|
||||
|
||||
### 5. app.py - Aplicação Flask
|
||||
|
||||
**Endpoints:**
|
||||
|
||||
| Método | Endpoint | Descrição | Auth |
|
||||
|--------|----------|-----------|------|
|
||||
| GET | `/` ou `/health` | Health check | Não |
|
||||
| POST | `/api/v1/documents/upload` | Upload de documento | Sim |
|
||||
| GET | `/api/v1/documents` | Lista documentos | Sim |
|
||||
| GET | `/api/v1/documents/{id}` | Busca documento | Sim |
|
||||
| DELETE | `/api/v1/documents/{id}` | Deleta documento | Sim |
|
||||
| POST | `/api/v1/search` | Busca semântica | Sim |
|
||||
| GET | `/api/v1/stats` | Estatísticas | Sim |
|
||||
|
||||
**Fluxo de Upload:**
|
||||
```
|
||||
1. Cliente → POST /api/v1/documents/upload
|
||||
2. Validação de autenticação (HTTP Auth)
|
||||
3. Validação de arquivo (tipo, tamanho)
|
||||
4. Extração de texto (DocumentProcessor)
|
||||
5. Chunking (DocumentProcessor)
|
||||
6. Geração de embeddings (EmbeddingService)
|
||||
7. Inserção no banco (DatabaseManager)
|
||||
- INSERT INTO DOCUMENTS
|
||||
- INSERT INTO DOCUMENT_CHUNKS (batch)
|
||||
8. Resposta com document_id e estatísticas
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Fluxo de Busca:**
|
||||
```
|
||||
1. Cliente → POST /api/v1/search {"query": "..."}
|
||||
2. Validação de autenticação
|
||||
3. Geração de embedding da query (EmbeddingService)
|
||||
4. Busca vetorial no banco (VECTOR_DISTANCE)
|
||||
5. Filtragem por threshold
|
||||
6. Ordenação por similaridade
|
||||
7. Resposta com top_k resultados
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Padrões de Design
|
||||
|
||||
### 1. Factory Pattern
|
||||
```python
|
||||
# Criação de instâncias via factory functions
|
||||
processor = create_document_processor(chunk_size=500)
|
||||
embedding_service = create_embedding_service(model_name="...")
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. Singleton Pattern
|
||||
```python
|
||||
# Instâncias globais para serviços compartilhados
|
||||
_embedding_service = None
|
||||
|
||||
def get_embedding_service():
|
||||
return _embedding_service
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. Dependency Injection
|
||||
```python
|
||||
# Inicialização de dependências no startup
|
||||
def initialize_services():
|
||||
oci_auth, http_auth = initialize_auth(...)
|
||||
embedding_service = initialize_embedding_service(...)
|
||||
db = initialize_database(...)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4. Middleware Pattern
|
||||
```python
|
||||
# Autenticação como middleware Flask
|
||||
@app.before_request
|
||||
def before_all_requests():
|
||||
if request.method == "OPTIONS":
|
||||
return "", 204
|
||||
http_auth.check_api_key()
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Configuração e Variáveis de Ambiente
|
||||
|
||||
### Arquivo .env
|
||||
```bash
|
||||
# Segurança
|
||||
API_KEY=your-secure-api-key
|
||||
|
||||
# OCI
|
||||
OCI_CONFIG_FILE=/path/to/credentials.conf
|
||||
OCI_REGION=us-chicago-1
|
||||
TEST_MODE=false
|
||||
|
||||
# Banco de Dados
|
||||
DB_USER=ADMIN
|
||||
DB_PASSWORD=password
|
||||
DB_DSN=(description=...)
|
||||
|
||||
# Embeddings
|
||||
EMBEDDING_MODEL=sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
|
||||
EMBEDDING_DIMENSION=384
|
||||
CHUNK_SIZE=500
|
||||
CHUNK_OVERLAP=50
|
||||
|
||||
# Aplicação
|
||||
UPLOAD_FOLDER=/app/uploads
|
||||
MAX_UPLOAD_SIZE=52428800 # 50MB
|
||||
PORT=8000
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Arquivo credentials.conf (OCI)
|
||||
```ini
|
||||
tenancy=ocid1.tenancy.oc1..aaa...
|
||||
user=ocid1.user.oc1..aaa...
|
||||
fingerprint=xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx
|
||||
key_file=/path/to/oci_api_key.pem
|
||||
pass_phrase=
|
||||
region=us-chicago-1
|
||||
test_mode=false
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Performance e Otimização
|
||||
|
||||
### Chunking
|
||||
- **Trade-off**: Chunks menores = maior precisão, mais chunks, mais storage
|
||||
- **Recomendação**: 500 caracteres com 50 de overlap para documentos técnicos
|
||||
- **Ajuste**: Aumentar para 1000+ em documentos narrativos
|
||||
|
||||
### Embeddings
|
||||
- **Batch Processing**: Processa múltiplos chunks de uma vez
|
||||
- **GPU Support**: Configure `EMBEDDING_DEVICE=cuda` se disponível
|
||||
- **Modelo**: MiniLM-L6 é rápido; use MPNet para maior qualidade
|
||||
|
||||
### Banco de Dados
|
||||
- **Vector Index**: Essencial para performance em grandes volumes
|
||||
- **Connection Pool**: Considere usar pool de conexões em produção
|
||||
- **Batch Insert**: Chunks são inseridos em batch para eficiência
|
||||
|
||||
### Escalabilidade
|
||||
- **Horizontal**: Múltiplas instâncias com load balancer
|
||||
- **Vertical**: Aumentar CPU/RAM para processamento mais rápido
|
||||
- **Storage**: Object Storage para arquivos originais (não implementado)
|
||||
|
||||
## Segurança
|
||||
|
||||
### Autenticação
|
||||
- Dual HTTP auth (X-API-Key e Bearer)
|
||||
- OCI Signer para serviços Oracle
|
||||
- Timing-attack safe string comparison
|
||||
|
||||
### Validação
|
||||
- Tipo de arquivo (whitelist)
|
||||
- Tamanho de arquivo (configurável)
|
||||
- Sanitização de filename
|
||||
|
||||
### Dados Sensíveis
|
||||
- Credenciais em variáveis de ambiente
|
||||
- Chaves privadas fora do repositório
|
||||
- Secrets management recomendado (OCI Vault)
|
||||
|
||||
## Monitoramento e Logging
|
||||
|
||||
### Logs
|
||||
```python
|
||||
print(f"[module] Message") # Formato padrão
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Métricas
|
||||
- Tempo de processamento por documento
|
||||
- Número de chunks gerados
|
||||
- Taxa de sucesso/erro
|
||||
- Estatísticas via `/api/v1/stats`
|
||||
|
||||
### Health Check
|
||||
```bash
|
||||
curl http://localhost:8000/health
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Testes
|
||||
|
||||
### Teste Manual
|
||||
```bash
|
||||
python test_service.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Teste com curl
|
||||
```bash
|
||||
./examples/curl_examples.sh
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Teste Unitário (Recomendado para produção)
|
||||
```python
|
||||
# Adicionar pytest e testes unitários
|
||||
pytest tests/
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Limitações Conhecidas
|
||||
|
||||
1. **Armazenamento**: Arquivos originais não são persistidos (apenas texto extraído)
|
||||
2. **OCR**: Qualidade depende da resolução da imagem
|
||||
3. **Idiomas**: OCR configurado para português e inglês
|
||||
4. **Concorrência**: Não há lock de documentos duplicados
|
||||
5. **Rate Limiting**: Não implementado (adicionar se necessário)
|
||||
|
||||
## Roadmap Futuro
|
||||
|
||||
1. **Object Storage**: Armazenar arquivos originais no OCI Object Storage
|
||||
2. **Async Processing**: Usar Celery para processamento assíncrono
|
||||
3. **Webhooks**: Notificações de conclusão de processamento
|
||||
4. **Versioning**: Suporte a múltiplas versões de documentos
|
||||
5. **Multi-tenancy**: Isolamento por tenant/usuário
|
||||
6. **Advanced Search**: Filtros por metadata, data, tipo
|
||||
7. **Reranking**: Reranking de resultados com modelo cross-encoder
|
||||
8. **Caching**: Cache de embeddings frequentes
|
||||
|
||||
## Referências
|
||||
|
||||
- [Oracle Autonomous Database 23AI - Vector Search](https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/23/vecse/)
|
||||
- [Sentence Transformers](https://www.sbert.net/)
|
||||
- [Flask Documentation](https://flask.palletsprojects.com/)
|
||||
- [OCI Python SDK](https://docs.oracle.com/en-us/iaas/tools/python/latest/)
|
||||
- [Tesseract OCR](https://github.com/tesseract-ocr/tesseract)
|
||||
429
23AI/app/doc-embedding-service/app.py
Normal file
429
23AI/app/doc-embedding-service/app.py
Normal file
@@ -0,0 +1,429 @@
|
||||
"""
|
||||
app.py - Aplicação Flask Principal
|
||||
Web service para upload de documentos, geração de chunks e embeddings
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import os
|
||||
import time
|
||||
import json
|
||||
from flask import Flask, request, jsonify, abort
|
||||
from werkzeug.utils import secure_filename
|
||||
from dotenv import load_dotenv
|
||||
|
||||
# Importa módulos locais
|
||||
from auth import initialize_auth, get_http_auth
|
||||
from document_processor import create_document_processor
|
||||
from embedding_service import initialize_embedding_service, get_embedding_service
|
||||
from database import initialize_database, get_database
|
||||
|
||||
# Carrega variáveis de ambiente
|
||||
load_dotenv()
|
||||
|
||||
# Inicializa Flask
|
||||
app = Flask(__name__)
|
||||
|
||||
# Configurações
|
||||
app.config['MAX_CONTENT_LENGTH'] = int(os.environ.get('MAX_UPLOAD_SIZE', 52428800)) # 50MB default
|
||||
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = os.environ.get('UPLOAD_FOLDER', '/home/ubuntu/doc-embedding-service/uploads')
|
||||
|
||||
# ==========================
|
||||
# CORS
|
||||
# ==========================
|
||||
|
||||
try:
|
||||
from flask_cors import CORS
|
||||
CORS(
|
||||
app,
|
||||
resources={r"/*": {"origins": "*"}},
|
||||
supports_credentials=False,
|
||||
allow_headers=["Content-Type", "Authorization", "X-API-Key"],
|
||||
expose_headers=["Content-Type", "Authorization"],
|
||||
methods=["GET", "POST", "DELETE", "OPTIONS"]
|
||||
)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"AVISO: flask-cors não instalado; CORS mínimo será aplicado via after_request: {e}")
|
||||
|
||||
@app.after_request
|
||||
def add_cors_headers(resp):
|
||||
resp.headers.setdefault("Access-Control-Allow-Origin", "*")
|
||||
resp.headers.setdefault("Access-Control-Allow-Methods", "GET, POST, DELETE, OPTIONS")
|
||||
resp.headers.setdefault("Access-Control-Allow-Headers", "Content-Type, Authorization, X-API-Key")
|
||||
return resp
|
||||
|
||||
# ==========================
|
||||
# Inicialização de Serviços
|
||||
# ==========================
|
||||
|
||||
def initialize_services():
|
||||
"""Inicializa todos os serviços da aplicação"""
|
||||
print("\n" + "="*60)
|
||||
print("Inicializando Document Embedding Service")
|
||||
print("="*60 + "\n")
|
||||
|
||||
# Autenticação
|
||||
print("[init] Inicializando autenticação...")
|
||||
oci_auth, http_auth = initialize_auth(
|
||||
config_file=os.environ.get('OCI_CONFIG_FILE'),
|
||||
api_key=os.environ.get('API_KEY'),
|
||||
test_mode=os.environ.get('TEST_MODE', 'false').lower() == 'true',
|
||||
debug=os.environ.get('DEBUG_AUTH', 'false').lower() == 'true'
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Embedding Service
|
||||
print("[init] Inicializando serviço de embeddings...")
|
||||
embedding_service = initialize_embedding_service(
|
||||
model_name=os.environ.get('EMBEDDING_MODEL'),
|
||||
device=os.environ.get('EMBEDDING_DEVICE', 'cpu')
|
||||
)
|
||||
|
||||
embedding_dim = embedding_service.get_dimension()
|
||||
print(f"[init] Dimensão dos embeddings: {embedding_dim}")
|
||||
|
||||
# Database
|
||||
print("[init] Inicializando banco de dados...")
|
||||
db = initialize_database(
|
||||
user=os.environ.get('DB_USER'),
|
||||
password=os.environ.get('DB_PASSWORD'),
|
||||
dsn=os.environ.get('DB_DSN'),
|
||||
embedding_dimension=embedding_dim
|
||||
)
|
||||
|
||||
print("\n" + "="*60)
|
||||
print("Serviços inicializados com sucesso!")
|
||||
print("="*60 + "\n")
|
||||
|
||||
# Inicializa serviços ao iniciar a aplicação
|
||||
initialize_services()
|
||||
|
||||
# ==========================
|
||||
# Middleware de Autenticação
|
||||
# ==========================
|
||||
|
||||
@app.before_request
|
||||
def before_all_requests():
|
||||
"""Middleware executado antes de cada requisição"""
|
||||
if request.method == "OPTIONS":
|
||||
return "", 204
|
||||
|
||||
# Valida autenticação
|
||||
http_auth = get_http_auth()
|
||||
if http_auth:
|
||||
http_auth.check_api_key()
|
||||
|
||||
# ==========================
|
||||
# Endpoints
|
||||
# ==========================
|
||||
|
||||
@app.route("/", methods=["GET"])
|
||||
@app.route("/health", methods=["GET"])
|
||||
def health_check():
|
||||
"""Health check endpoint"""
|
||||
return jsonify({
|
||||
"status": "ok",
|
||||
"version": "1.0.0",
|
||||
"service": "document-embedding-service"
|
||||
})
|
||||
|
||||
@app.route("/api/v1/documents/upload", methods=["POST"])
|
||||
def upload_document():
|
||||
"""
|
||||
Upload de documento para processamento
|
||||
|
||||
Aceita: multipart/form-data
|
||||
- file: arquivo (obrigatório)
|
||||
- metadata: JSON com metadados (opcional)
|
||||
|
||||
Retorna: informações do documento e chunks criados
|
||||
"""
|
||||
start_time = time.time()
|
||||
|
||||
# Valida arquivo
|
||||
if 'file' not in request.files:
|
||||
return jsonify({"error": "Nenhum arquivo fornecido"}), 400
|
||||
|
||||
file = request.files['file']
|
||||
|
||||
if file.filename == '':
|
||||
return jsonify({"error": "Nome de arquivo vazio"}), 400
|
||||
|
||||
# Metadados opcionais
|
||||
metadata = None
|
||||
if 'metadata' in request.form:
|
||||
try:
|
||||
metadata = json.loads(request.form['metadata'])
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
return jsonify({"error": "Metadados inválidos (JSON esperado)"}), 400
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# Lê conteúdo do arquivo
|
||||
filename = secure_filename(file.filename)
|
||||
file_content = file.read()
|
||||
file_size = len(file_content)
|
||||
file_type = file.content_type or 'application/octet-stream'
|
||||
|
||||
print(f"\n[upload] Processando arquivo: {filename}")
|
||||
print(f"[upload] Tipo: {file_type}, Tamanho: {file_size} bytes")
|
||||
|
||||
# Processa documento
|
||||
doc_processor = create_document_processor()
|
||||
|
||||
if not doc_processor.is_supported_file(filename, file_type):
|
||||
return jsonify({
|
||||
"error": f"Tipo de arquivo não suportado: {filename}",
|
||||
"supported_types": doc_processor.SUPPORTED_EXTENSIONS
|
||||
}), 400
|
||||
|
||||
# Extrai texto e cria chunks
|
||||
process_result = doc_processor.process_document(
|
||||
content=file_content,
|
||||
filename=filename,
|
||||
mime_type=file_type
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Gera embeddings
|
||||
embedding_service = get_embedding_service()
|
||||
chunks_with_embeddings = embedding_service.encode_chunks(process_result['chunks'])
|
||||
|
||||
# Salva no banco de dados
|
||||
db = get_database()
|
||||
|
||||
# Insere documento
|
||||
document_id = db.insert_document(
|
||||
filename=filename,
|
||||
file_type=file_type,
|
||||
file_size=file_size,
|
||||
content_hash=process_result['content_hash'],
|
||||
metadata=metadata
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Insere chunks
|
||||
chunks_inserted = db.insert_chunks(document_id, chunks_with_embeddings)
|
||||
|
||||
processing_time = time.time() - start_time
|
||||
|
||||
print(f"[upload] Documento processado com sucesso em {processing_time:.2f}s")
|
||||
|
||||
return jsonify({
|
||||
"document_id": document_id,
|
||||
"filename": filename,
|
||||
"file_type": file_type,
|
||||
"file_size": file_size,
|
||||
"text_length": process_result['text_length'],
|
||||
"chunks_created": chunks_inserted,
|
||||
"embedding_dimension": embedding_service.get_dimension(),
|
||||
"processing_time": round(processing_time, 2)
|
||||
}), 201
|
||||
|
||||
except ValueError as e:
|
||||
return jsonify({"error": str(e)}), 400
|
||||
except RuntimeError as e:
|
||||
return jsonify({"error": str(e)}), 500
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"[upload] Erro inesperado: {e}")
|
||||
return jsonify({"error": f"Erro ao processar documento: {str(e)}"}), 500
|
||||
|
||||
@app.route("/api/v1/documents", methods=["GET"])
|
||||
def list_documents():
|
||||
"""
|
||||
Lista documentos
|
||||
|
||||
Query params:
|
||||
- limit: número máximo de resultados (padrão: 100)
|
||||
- offset: offset para paginação (padrão: 0)
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
limit = int(request.args.get('limit', 100))
|
||||
offset = int(request.args.get('offset', 0))
|
||||
|
||||
# Valida parâmetros
|
||||
if limit < 1 or limit > 1000:
|
||||
return jsonify({"error": "Limit deve estar entre 1 e 1000"}), 400
|
||||
|
||||
if offset < 0:
|
||||
return jsonify({"error": "Offset deve ser >= 0"}), 400
|
||||
|
||||
db = get_database()
|
||||
documents = db.list_documents(limit=limit, offset=offset)
|
||||
|
||||
return jsonify({
|
||||
"documents": documents,
|
||||
"total": len(documents),
|
||||
"limit": limit,
|
||||
"offset": offset
|
||||
})
|
||||
|
||||
except ValueError as e:
|
||||
return jsonify({"error": f"Parâmetros inválidos: {str(e)}"}), 400
|
||||
except Exception as e:
|
||||
return jsonify({"error": str(e)}), 500
|
||||
|
||||
@app.route("/api/v1/documents/<document_id>", methods=["GET"])
|
||||
def get_document(document_id):
|
||||
"""
|
||||
Busca documento por ID
|
||||
|
||||
Path params:
|
||||
- document_id: ID do documento
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
db = get_database()
|
||||
document = db.get_document(document_id)
|
||||
|
||||
if not document:
|
||||
return jsonify({"error": "Documento não encontrado"}), 404
|
||||
|
||||
return jsonify(document)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
return jsonify({"error": str(e)}), 500
|
||||
|
||||
@app.route("/api/v1/documents/<document_id>", methods=["DELETE"])
|
||||
def delete_document(document_id):
|
||||
"""
|
||||
Deleta documento e seus chunks
|
||||
|
||||
Path params:
|
||||
- document_id: ID do documento
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
db = get_database()
|
||||
deleted = db.delete_document(document_id)
|
||||
|
||||
if not deleted:
|
||||
return jsonify({"error": "Documento não encontrado"}), 404
|
||||
|
||||
return jsonify({
|
||||
"message": "Documento deletado com sucesso",
|
||||
"document_id": document_id
|
||||
})
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
return jsonify({"error": str(e)}), 500
|
||||
|
||||
@app.route("/api/v1/search", methods=["POST"])
|
||||
def search_documents():
|
||||
"""
|
||||
Busca semântica em documentos
|
||||
|
||||
Body (JSON):
|
||||
- query: texto de busca (obrigatório)
|
||||
- top_k: número de resultados (padrão: 5)
|
||||
- threshold: threshold mínimo de similaridade 0-1 (padrão: 0.0)
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
body = request.get_json(force=True, silent=False) or {}
|
||||
|
||||
query = body.get('query')
|
||||
if not query or not query.strip():
|
||||
return jsonify({"error": "Campo 'query' é obrigatório"}), 400
|
||||
|
||||
top_k = body.get('top_k', 5)
|
||||
threshold = body.get('threshold', 0.0)
|
||||
|
||||
# Valida parâmetros
|
||||
if not isinstance(top_k, int) or top_k < 1 or top_k > 100:
|
||||
return jsonify({"error": "top_k deve estar entre 1 e 100"}), 400
|
||||
|
||||
if not isinstance(threshold, (int, float)) or threshold < 0 or threshold > 1:
|
||||
return jsonify({"error": "threshold deve estar entre 0 e 1"}), 400
|
||||
|
||||
print(f"\n[search] Query: {query[:100]}...")
|
||||
print(f"[search] top_k={top_k}, threshold={threshold}")
|
||||
|
||||
# Gera embedding da query
|
||||
embedding_service = get_embedding_service()
|
||||
query_embedding = embedding_service.encode_text(query)
|
||||
|
||||
# Busca no banco de dados
|
||||
db = get_database()
|
||||
results = db.search_similar_chunks(
|
||||
query_embedding=query_embedding,
|
||||
top_k=top_k,
|
||||
threshold=threshold
|
||||
)
|
||||
|
||||
print(f"[search] Encontrados {len(results)} resultados")
|
||||
|
||||
return jsonify({
|
||||
"results": results,
|
||||
"query": query,
|
||||
"total_results": len(results),
|
||||
"top_k": top_k,
|
||||
"threshold": threshold
|
||||
})
|
||||
|
||||
except ValueError as e:
|
||||
return jsonify({"error": str(e)}), 400
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"[search] Erro: {e}")
|
||||
return jsonify({"error": str(e)}), 500
|
||||
|
||||
@app.route("/api/v1/stats", methods=["GET"])
|
||||
def get_stats():
|
||||
"""
|
||||
Retorna estatísticas do serviço
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
db = get_database()
|
||||
documents = db.list_documents(limit=10000)
|
||||
|
||||
total_documents = len(documents)
|
||||
total_chunks = sum(doc.get('chunks_count', 0) for doc in documents)
|
||||
total_size = sum(doc.get('file_size', 0) for doc in documents)
|
||||
|
||||
embedding_service = get_embedding_service()
|
||||
|
||||
return jsonify({
|
||||
"total_documents": total_documents,
|
||||
"total_chunks": total_chunks,
|
||||
"total_size_bytes": total_size,
|
||||
"embedding_model": embedding_service.model_name,
|
||||
"embedding_dimension": embedding_service.get_dimension()
|
||||
})
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
return jsonify({"error": str(e)}), 500
|
||||
|
||||
# ==========================
|
||||
# Error Handlers
|
||||
# ==========================
|
||||
|
||||
@app.errorhandler(401)
|
||||
def unauthorized(e):
|
||||
return jsonify({"error": "Não autorizado", "message": str(e)}), 401
|
||||
|
||||
@app.errorhandler(404)
|
||||
def not_found(e):
|
||||
return jsonify({"error": "Não encontrado", "message": str(e)}), 404
|
||||
|
||||
@app.errorhandler(413)
|
||||
def request_entity_too_large(e):
|
||||
max_size = app.config['MAX_CONTENT_LENGTH']
|
||||
return jsonify({
|
||||
"error": "Arquivo muito grande",
|
||||
"max_size_bytes": max_size,
|
||||
"max_size_mb": round(max_size / (1024 * 1024), 2)
|
||||
}), 413
|
||||
|
||||
@app.errorhandler(500)
|
||||
def internal_server_error(e):
|
||||
return jsonify({"error": "Erro interno do servidor", "message": str(e)}), 500
|
||||
|
||||
# ==========================
|
||||
# Main
|
||||
# ==========================
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
port = int(os.environ.get("PORT", 8000))
|
||||
debug = os.environ.get("FLASK_DEBUG", "false").lower() == "true"
|
||||
|
||||
print(f"\n{'='*60}")
|
||||
print(f"Iniciando servidor na porta {port}")
|
||||
print(f"Debug mode: {debug}")
|
||||
print(f"{'='*60}\n")
|
||||
|
||||
app.run(
|
||||
host="0.0.0.0",
|
||||
port=port,
|
||||
debug=debug
|
||||
)
|
||||
241
23AI/app/doc-embedding-service/auth.py
Normal file
241
23AI/app/doc-embedding-service/auth.py
Normal file
@@ -0,0 +1,241 @@
|
||||
"""
|
||||
auth.py - Módulo de Autenticação OCI e HTTP
|
||||
Implementa autenticação OCI Signer e validação de API Keys (X-API-Key e Bearer)
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import os
|
||||
import hmac
|
||||
import oci
|
||||
from typing import Optional, Dict, Any
|
||||
from flask import request, abort
|
||||
|
||||
|
||||
class OCIAuthManager:
|
||||
"""Gerenciador de autenticação OCI"""
|
||||
|
||||
def __init__(self, config_file: str = None, test_mode: bool = False):
|
||||
"""
|
||||
Inicializa o gerenciador de autenticação OCI
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
config_file: Caminho para arquivo de configuração OCI
|
||||
test_mode: Se True, executa em modo de teste sem OCI real
|
||||
"""
|
||||
self.config_file = config_file or os.environ.get("OCI_CONFIG_FILE", "/home/app/credentials.conf")
|
||||
self.test_mode = test_mode or os.environ.get("TEST_MODE", "false").lower() == "true"
|
||||
self.config = {}
|
||||
self.signer = None
|
||||
|
||||
if not self.test_mode:
|
||||
self._load_config()
|
||||
self._initialize_signer()
|
||||
|
||||
def _load_config(self) -> None:
|
||||
"""Carrega configuração OCI do arquivo"""
|
||||
try:
|
||||
with open(self.config_file, 'r') as f:
|
||||
for line in f:
|
||||
line = line.strip()
|
||||
if line and not line.startswith('#'):
|
||||
if '=' in line:
|
||||
key, value = line.split('=', 1)
|
||||
self.config[key.strip()] = value.strip()
|
||||
|
||||
# Verifica se test_mode está configurado no arquivo
|
||||
if self.config.get("test_mode", "false").lower() == "true":
|
||||
self.test_mode = True
|
||||
print("[auth] Modo de teste ativado via arquivo de configuração")
|
||||
|
||||
except FileNotFoundError:
|
||||
print(f"[auth] AVISO: Arquivo de configuração '{self.config_file}' não encontrado")
|
||||
print("[auth] Executando em modo de teste...")
|
||||
self.test_mode = True
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"[auth] Erro ao carregar configuração: {e}")
|
||||
print("[auth] Executando em modo de teste...")
|
||||
self.test_mode = True
|
||||
|
||||
def _initialize_signer(self) -> None:
|
||||
"""Inicializa o OCI Signer"""
|
||||
if self.test_mode:
|
||||
print("[auth] Modo de teste - OCI Signer não será inicializado")
|
||||
return
|
||||
|
||||
try:
|
||||
self.signer = oci.signer.Signer(
|
||||
tenancy=self.config.get("tenancy"),
|
||||
user=self.config.get("user"),
|
||||
fingerprint=self.config.get("fingerprint"),
|
||||
private_key_file_location=self.config.get("key_file"),
|
||||
pass_phrase=self.config.get("pass_phrase"),
|
||||
private_key_content=self.config.get("key_content"),
|
||||
)
|
||||
print("[auth] OCI Signer inicializado com sucesso")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"[auth] Erro ao inicializar OCI Signer: {e}")
|
||||
print("[auth] Executando em modo de teste...")
|
||||
self.test_mode = True
|
||||
|
||||
def get_signer(self) -> Optional[oci.signer.Signer]:
|
||||
"""Retorna o OCI Signer ou None se em modo de teste"""
|
||||
return self.signer
|
||||
|
||||
def get_config(self) -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""Retorna a configuração OCI"""
|
||||
return self.config
|
||||
|
||||
def is_test_mode(self) -> bool:
|
||||
"""Retorna True se estiver em modo de teste"""
|
||||
return self.test_mode
|
||||
|
||||
|
||||
class HTTPAuthManager:
|
||||
"""Gerenciador de autenticação HTTP via API Key"""
|
||||
|
||||
def __init__(self, api_key: str = None, debug: bool = False):
|
||||
"""
|
||||
Inicializa o gerenciador de autenticação HTTP
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
api_key: API Key esperada para autenticação
|
||||
debug: Se True, habilita logs de debug
|
||||
"""
|
||||
self.api_key = api_key or os.environ.get("API_KEY")
|
||||
self.debug = debug or os.environ.get("DEBUG_AUTH", "false").lower() == "true"
|
||||
|
||||
if not self.api_key:
|
||||
print("[auth] AVISO: API_KEY não configurada nas variáveis de ambiente")
|
||||
print("[auth] Autenticação HTTP estará desabilitada")
|
||||
|
||||
@staticmethod
|
||||
def _safe_equals(a: str, b: str) -> bool:
|
||||
"""
|
||||
Compara duas strings de forma segura contra timing attacks
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
a: Primeira string
|
||||
b: Segunda string
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
True se as strings são iguais
|
||||
"""
|
||||
if a is None or b is None:
|
||||
return False
|
||||
return hmac.compare_digest(a, b)
|
||||
|
||||
@staticmethod
|
||||
def _parse_bearer_token(auth_header: str) -> str:
|
||||
"""
|
||||
Extrai o token Bearer do header Authorization
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
auth_header: Valor do header Authorization
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Token extraído ou string vazia
|
||||
"""
|
||||
if not auth_header:
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
parts = auth_header.strip().split()
|
||||
if len(parts) == 2 and parts[0].lower() in ("bearer", "token"):
|
||||
return parts[1]
|
||||
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
def validate_request(self) -> bool:
|
||||
"""
|
||||
Valida a autenticação da requisição atual
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
True se autenticado, False caso contrário
|
||||
|
||||
Raises:
|
||||
401 Unauthorized se a autenticação falhar
|
||||
"""
|
||||
# Se não há API key configurada, permite acesso
|
||||
if not self.api_key:
|
||||
if self.debug:
|
||||
print("[auth] API_KEY não configurada - permitindo acesso")
|
||||
return True
|
||||
|
||||
# Extrai credenciais da requisição
|
||||
provided_key = request.headers.get("X-API-Key")
|
||||
auth_header = request.headers.get("Authorization")
|
||||
bearer_token = self._parse_bearer_token(auth_header)
|
||||
|
||||
if self.debug:
|
||||
print(f"[auth] method={request.method} path={request.path}")
|
||||
print(f"[auth] X-API-Key={'<set>' if provided_key else '<none>'}")
|
||||
print(f"[auth] Authorization={'<set>' if auth_header else '<none>'}")
|
||||
print(f"[auth] Bearer Token={'<set>' if bearer_token else '<none>'}")
|
||||
|
||||
# Valida credenciais
|
||||
if self._safe_equals(provided_key, self.api_key):
|
||||
if self.debug:
|
||||
print("[auth] Autenticação via X-API-Key bem-sucedida")
|
||||
return True
|
||||
|
||||
if self._safe_equals(bearer_token, self.api_key):
|
||||
if self.debug:
|
||||
print("[auth] Autenticação via Bearer Token bem-sucedida")
|
||||
return True
|
||||
|
||||
# Autenticação falhou
|
||||
if self.debug:
|
||||
print("[auth] Autenticação falhou - credenciais inválidas ou ausentes")
|
||||
|
||||
abort(401, description="Credenciais inválidas ou ausentes. Use X-API-Key ou Authorization: Bearer.")
|
||||
return False
|
||||
|
||||
def check_api_key(self) -> None:
|
||||
"""
|
||||
Middleware para validar API key em requisições
|
||||
Deve ser usado com @app.before_request
|
||||
"""
|
||||
# Permite requisições OPTIONS (CORS preflight)
|
||||
if request.method == "OPTIONS":
|
||||
return
|
||||
|
||||
# Permite health check sem autenticação
|
||||
if request.path == "/" or request.path == "/health":
|
||||
return
|
||||
|
||||
self.validate_request()
|
||||
|
||||
|
||||
# Instâncias globais (serão inicializadas na aplicação principal)
|
||||
oci_auth: Optional[OCIAuthManager] = None
|
||||
http_auth: Optional[HTTPAuthManager] = None
|
||||
|
||||
|
||||
def initialize_auth(config_file: str = None, api_key: str = None,
|
||||
test_mode: bool = False, debug: bool = False) -> tuple:
|
||||
"""
|
||||
Inicializa os gerenciadores de autenticação
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
config_file: Caminho para arquivo de configuração OCI
|
||||
api_key: API Key para autenticação HTTP
|
||||
test_mode: Se True, executa em modo de teste
|
||||
debug: Se True, habilita logs de debug
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Tupla (oci_auth, http_auth)
|
||||
"""
|
||||
global oci_auth, http_auth
|
||||
|
||||
oci_auth = OCIAuthManager(config_file=config_file, test_mode=test_mode)
|
||||
http_auth = HTTPAuthManager(api_key=api_key, debug=debug)
|
||||
|
||||
return oci_auth, http_auth
|
||||
|
||||
|
||||
def get_oci_auth() -> Optional[OCIAuthManager]:
|
||||
"""Retorna a instância do gerenciador OCI"""
|
||||
return oci_auth
|
||||
|
||||
|
||||
def get_http_auth() -> Optional[HTTPAuthManager]:
|
||||
"""Retorna a instância do gerenciador HTTP"""
|
||||
return http_auth
|
||||
525
23AI/app/doc-embedding-service/database.py
Normal file
525
23AI/app/doc-embedding-service/database.py
Normal file
@@ -0,0 +1,525 @@
|
||||
"""
|
||||
database.py - Integração com Oracle Autonomous Database (ADW 23AI)
|
||||
Gerencia conexão, criação de tabelas e operações CRUD para documentos e chunks
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import os
|
||||
import json
|
||||
import uuid
|
||||
from typing import List, Dict, Any, Optional
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
import numpy as np
|
||||
|
||||
|
||||
class DatabaseManager:
|
||||
"""Gerenciador de banco de dados ADW 23AI"""
|
||||
|
||||
def __init__(self, user: str = None, password: str = None,
|
||||
dsn: str = None):
|
||||
"""
|
||||
Inicializa o gerenciador de banco de dados
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
user: Usuário do banco de dados
|
||||
password: Senha do banco de dados
|
||||
dsn: DSN de conexão
|
||||
"""
|
||||
self.user = user or os.environ.get("DB_USER")
|
||||
self.password = password or os.environ.get("DB_PASSWORD")
|
||||
self.dsn = dsn or os.environ.get("DB_DSN")
|
||||
|
||||
self.connection = None
|
||||
self.embedding_dimension = None
|
||||
|
||||
# Importa oracledb
|
||||
try:
|
||||
import oracledb
|
||||
self.oracledb = oracledb
|
||||
except ImportError:
|
||||
raise RuntimeError(
|
||||
"oracledb não está instalado. "
|
||||
"Instale com: pip install oracledb"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Valida configuração
|
||||
if not all([self.user, self.password, self.dsn]):
|
||||
raise ValueError(
|
||||
"Configuração de banco de dados incompleta. "
|
||||
"Defina DB_USER, DB_PASSWORD e DB_DSN"
|
||||
)
|
||||
|
||||
print(f"[database] Configuração carregada:")
|
||||
print(f"[database] - User: {self.user}")
|
||||
print(f"[database] - DSN: {self.dsn[:50]}...")
|
||||
|
||||
def connect(self) -> None:
|
||||
"""Estabelece conexão com o banco de dados"""
|
||||
try:
|
||||
print("[database] Conectando ao ADW 23AI...")
|
||||
self.connection = self.oracledb.connect(
|
||||
user=self.user,
|
||||
password=self.password,
|
||||
dsn=self.dsn
|
||||
)
|
||||
print("[database] Conexão estabelecida com sucesso")
|
||||
|
||||
# Testa conexão
|
||||
cursor = self.connection.cursor()
|
||||
cursor.execute("SELECT 'OK' FROM DUAL")
|
||||
result = cursor.fetchone()
|
||||
cursor.close()
|
||||
|
||||
if result and result[0] == 'OK':
|
||||
print("[database] Teste de conexão: OK")
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
raise RuntimeError(f"Erro ao conectar ao banco de dados: {str(e)}")
|
||||
|
||||
def disconnect(self) -> None:
|
||||
"""Fecha a conexão com o banco de dados"""
|
||||
if self.connection:
|
||||
try:
|
||||
self.connection.close()
|
||||
print("[database] Conexão fechada")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"[database] Erro ao fechar conexão: {e}")
|
||||
|
||||
def ensure_connection(self) -> None:
|
||||
"""Garante que há uma conexão ativa"""
|
||||
if not self.connection:
|
||||
self.connect()
|
||||
|
||||
def initialize_schema(self, embedding_dimension: int = 384) -> None:
|
||||
"""
|
||||
Cria as tabelas necessárias se não existirem
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
embedding_dimension: Dimensão dos vetores de embedding
|
||||
"""
|
||||
self.ensure_connection()
|
||||
self.embedding_dimension = embedding_dimension
|
||||
|
||||
cursor = self.connection.cursor()
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# Tabela de documentos
|
||||
print("[database] Criando tabela DOCUMENTS...")
|
||||
cursor.execute("""
|
||||
BEGIN
|
||||
EXECUTE IMMEDIATE 'CREATE TABLE DOCUMENTS (
|
||||
id VARCHAR2(36) PRIMARY KEY,
|
||||
filename VARCHAR2(500) NOT NULL,
|
||||
file_type VARCHAR2(50) NOT NULL,
|
||||
file_size NUMBER NOT NULL,
|
||||
upload_date TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
|
||||
content_hash VARCHAR2(64),
|
||||
metadata CLOB,
|
||||
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
|
||||
)';
|
||||
EXCEPTION
|
||||
WHEN OTHERS THEN
|
||||
IF SQLCODE = -955 THEN
|
||||
NULL; -- Tabela já existe
|
||||
ELSE
|
||||
RAISE;
|
||||
END IF;
|
||||
END;
|
||||
""")
|
||||
|
||||
# Tabela de chunks
|
||||
print(f"[database] Criando tabela DOCUMENT_CHUNKS (embedding dimension: {embedding_dimension})...")
|
||||
cursor.execute(f"""
|
||||
BEGIN
|
||||
EXECUTE IMMEDIATE 'CREATE TABLE DOCUMENT_CHUNKS (
|
||||
id VARCHAR2(36) PRIMARY KEY,
|
||||
document_id VARCHAR2(36) NOT NULL,
|
||||
chunk_index NUMBER NOT NULL,
|
||||
chunk_text CLOB NOT NULL,
|
||||
chunk_size NUMBER NOT NULL,
|
||||
embedding VECTOR({embedding_dimension}, FLOAT32),
|
||||
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
|
||||
CONSTRAINT fk_document FOREIGN KEY (document_id)
|
||||
REFERENCES DOCUMENTS(id) ON DELETE CASCADE
|
||||
)';
|
||||
EXCEPTION
|
||||
WHEN OTHERS THEN
|
||||
IF SQLCODE = -955 THEN
|
||||
NULL; -- Tabela já existe
|
||||
ELSE
|
||||
RAISE;
|
||||
END IF;
|
||||
END;
|
||||
""")
|
||||
|
||||
# Índice para busca por documento
|
||||
print("[database] Criando índices...")
|
||||
cursor.execute("""
|
||||
BEGIN
|
||||
EXECUTE IMMEDIATE 'CREATE INDEX idx_chunks_document
|
||||
ON DOCUMENT_CHUNKS(document_id)';
|
||||
EXCEPTION
|
||||
WHEN OTHERS THEN
|
||||
IF SQLCODE = -955 THEN
|
||||
NULL; -- Índice já existe
|
||||
ELSE
|
||||
RAISE;
|
||||
END IF;
|
||||
END;
|
||||
""")
|
||||
|
||||
# Índice vetorial para busca semântica (Oracle 23AI)
|
||||
print("[database] Criando índice vetorial para busca semântica...")
|
||||
cursor.execute("""
|
||||
BEGIN
|
||||
EXECUTE IMMEDIATE 'CREATE VECTOR INDEX idx_chunks_embedding
|
||||
ON DOCUMENT_CHUNKS(embedding)
|
||||
ORGANIZATION NEIGHBOR PARTITIONS
|
||||
WITH DISTANCE COSINE';
|
||||
EXCEPTION
|
||||
WHEN OTHERS THEN
|
||||
IF SQLCODE = -955 THEN
|
||||
NULL; -- Índice já existe
|
||||
ELSE
|
||||
RAISE;
|
||||
END IF;
|
||||
END;
|
||||
""")
|
||||
|
||||
self.connection.commit()
|
||||
print("[database] Schema inicializado com sucesso")
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
self.connection.rollback()
|
||||
raise RuntimeError(f"Erro ao inicializar schema: {str(e)}")
|
||||
finally:
|
||||
cursor.close()
|
||||
|
||||
def insert_document(self, filename: str, file_type: str,
|
||||
file_size: int, content_hash: str,
|
||||
metadata: Dict[str, Any] = None) -> str:
|
||||
"""
|
||||
Insere um novo documento
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
filename: Nome do arquivo
|
||||
file_type: Tipo MIME do arquivo
|
||||
file_size: Tamanho em bytes
|
||||
content_hash: Hash SHA-256 do conteúdo
|
||||
metadata: Metadados adicionais (opcional)
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
ID do documento inserido
|
||||
"""
|
||||
self.ensure_connection()
|
||||
|
||||
document_id = str(uuid.uuid4())
|
||||
metadata_json = json.dumps(metadata) if metadata else None
|
||||
|
||||
cursor = self.connection.cursor()
|
||||
|
||||
try:
|
||||
cursor.execute("""
|
||||
INSERT INTO DOCUMENTS
|
||||
(id, filename, file_type, file_size, content_hash, metadata)
|
||||
VALUES (:1, :2, :3, :4, :5, :6)
|
||||
""", (document_id, filename, file_type, file_size, content_hash, metadata_json))
|
||||
|
||||
self.connection.commit()
|
||||
print(f"[database] Documento inserido: {document_id}")
|
||||
|
||||
return document_id
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
self.connection.rollback()
|
||||
raise RuntimeError(f"Erro ao inserir documento: {str(e)}")
|
||||
finally:
|
||||
cursor.close()
|
||||
|
||||
def insert_chunks(self, document_id: str, chunks: List[Dict[str, Any]]) -> int:
|
||||
"""
|
||||
Insere chunks de um documento
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
document_id: ID do documento
|
||||
chunks: Lista de chunks com texto e embedding
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Número de chunks inseridos
|
||||
"""
|
||||
self.ensure_connection()
|
||||
|
||||
if not chunks:
|
||||
return 0
|
||||
|
||||
cursor = self.connection.cursor()
|
||||
|
||||
try:
|
||||
inserted = 0
|
||||
|
||||
for chunk in chunks:
|
||||
chunk_id = str(uuid.uuid4())
|
||||
chunk_index = chunk['index']
|
||||
chunk_text = chunk['text']
|
||||
chunk_size = chunk['size']
|
||||
embedding = chunk.get('embedding')
|
||||
|
||||
# Converte embedding numpy para lista
|
||||
if isinstance(embedding, np.ndarray):
|
||||
embedding_list = embedding.tolist()
|
||||
else:
|
||||
embedding_list = embedding
|
||||
|
||||
# Formata embedding como string para VECTOR type
|
||||
embedding_str = str(embedding_list)
|
||||
|
||||
cursor.execute("""
|
||||
INSERT INTO DOCUMENT_CHUNKS
|
||||
(id, document_id, chunk_index, chunk_text, chunk_size, embedding)
|
||||
VALUES (:1, :2, :3, :4, :5, TO_VECTOR(:6))
|
||||
""", (chunk_id, document_id, chunk_index, chunk_text,
|
||||
chunk_size, embedding_str))
|
||||
|
||||
inserted += 1
|
||||
|
||||
self.connection.commit()
|
||||
print(f"[database] {inserted} chunks inseridos para documento {document_id}")
|
||||
|
||||
return inserted
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
self.connection.rollback()
|
||||
raise RuntimeError(f"Erro ao inserir chunks: {str(e)}")
|
||||
finally:
|
||||
cursor.close()
|
||||
|
||||
def get_document(self, document_id: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
|
||||
"""
|
||||
Busca um documento por ID
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
document_id: ID do documento
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Dicionário com dados do documento ou None
|
||||
"""
|
||||
self.ensure_connection()
|
||||
|
||||
cursor = self.connection.cursor()
|
||||
|
||||
try:
|
||||
cursor.execute("""
|
||||
SELECT id, filename, file_type, file_size, upload_date,
|
||||
content_hash, metadata, created_at
|
||||
FROM DOCUMENTS
|
||||
WHERE id = :1
|
||||
""", (document_id,))
|
||||
|
||||
row = cursor.fetchone()
|
||||
|
||||
if not row:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
return {
|
||||
'id': row[0],
|
||||
'filename': row[1],
|
||||
'file_type': row[2],
|
||||
'file_size': row[3],
|
||||
'upload_date': row[4].isoformat() if row[4] else None,
|
||||
'content_hash': row[5],
|
||||
'metadata': json.loads(row[6]) if row[6] else None,
|
||||
'created_at': row[7].isoformat() if row[7] else None
|
||||
}
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
raise RuntimeError(f"Erro ao buscar documento: {str(e)}")
|
||||
finally:
|
||||
cursor.close()
|
||||
|
||||
def list_documents(self, limit: int = 100, offset: int = 0) -> List[Dict[str, Any]]:
|
||||
"""
|
||||
Lista documentos
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
limit: Número máximo de resultados
|
||||
offset: Offset para paginação
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Lista de documentos
|
||||
"""
|
||||
self.ensure_connection()
|
||||
|
||||
cursor = self.connection.cursor()
|
||||
|
||||
try:
|
||||
cursor.execute("""
|
||||
SELECT d.id, d.filename, d.file_type, d.file_size, d.upload_date,
|
||||
d.content_hash, d.metadata, d.created_at,
|
||||
COUNT(c.id) as chunks_count
|
||||
FROM DOCUMENTS d
|
||||
LEFT JOIN DOCUMENT_CHUNKS c ON d.id = c.document_id
|
||||
GROUP BY d.id, d.filename, d.file_type, d.file_size, d.upload_date,
|
||||
d.content_hash, d.metadata, d.created_at
|
||||
ORDER BY d.upload_date DESC
|
||||
OFFSET :1 ROWS FETCH NEXT :2 ROWS ONLY
|
||||
""", (offset, limit))
|
||||
|
||||
documents = []
|
||||
|
||||
for row in cursor:
|
||||
documents.append({
|
||||
'id': row[0],
|
||||
'filename': row[1],
|
||||
'file_type': row[2],
|
||||
'file_size': row[3],
|
||||
'upload_date': row[4].isoformat() if row[4] else None,
|
||||
'content_hash': row[5],
|
||||
'metadata': json.loads(row[6]) if row[6] else None,
|
||||
'created_at': row[7].isoformat() if row[7] else None,
|
||||
'chunks_count': row[8]
|
||||
})
|
||||
|
||||
return documents
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
raise RuntimeError(f"Erro ao listar documentos: {str(e)}")
|
||||
finally:
|
||||
cursor.close()
|
||||
|
||||
def delete_document(self, document_id: str) -> bool:
|
||||
"""
|
||||
Deleta um documento e seus chunks (CASCADE)
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
document_id: ID do documento
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
True se deletado, False se não encontrado
|
||||
"""
|
||||
self.ensure_connection()
|
||||
|
||||
cursor = self.connection.cursor()
|
||||
|
||||
try:
|
||||
cursor.execute("DELETE FROM DOCUMENTS WHERE id = :1", (document_id,))
|
||||
|
||||
deleted = cursor.rowcount > 0
|
||||
self.connection.commit()
|
||||
|
||||
if deleted:
|
||||
print(f"[database] Documento deletado: {document_id}")
|
||||
|
||||
return deleted
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
self.connection.rollback()
|
||||
raise RuntimeError(f"Erro ao deletar documento: {str(e)}")
|
||||
finally:
|
||||
cursor.close()
|
||||
|
||||
def search_similar_chunks(self, query_embedding: np.ndarray,
|
||||
top_k: int = 5,
|
||||
threshold: float = 0.0) -> List[Dict[str, Any]]:
|
||||
"""
|
||||
Busca chunks similares usando busca vetorial
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
query_embedding: Embedding da query
|
||||
top_k: Número de resultados
|
||||
threshold: Threshold mínimo de similaridade
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Lista de chunks similares com metadados
|
||||
"""
|
||||
self.ensure_connection()
|
||||
|
||||
cursor = self.connection.cursor()
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# Converte embedding para string
|
||||
if isinstance(query_embedding, np.ndarray):
|
||||
embedding_list = query_embedding.tolist()
|
||||
else:
|
||||
embedding_list = query_embedding
|
||||
|
||||
embedding_str = str(embedding_list)
|
||||
|
||||
# Busca vetorial usando VECTOR_DISTANCE
|
||||
cursor.execute("""
|
||||
SELECT c.id, c.document_id, c.chunk_index, c.chunk_text, c.chunk_size,
|
||||
d.filename, d.file_type,
|
||||
VECTOR_DISTANCE(c.embedding, TO_VECTOR(:1), COSINE) as distance
|
||||
FROM DOCUMENT_CHUNKS c
|
||||
JOIN DOCUMENTS d ON c.document_id = d.id
|
||||
ORDER BY distance
|
||||
FETCH FIRST :2 ROWS ONLY
|
||||
""", (embedding_str, top_k))
|
||||
|
||||
results = []
|
||||
|
||||
for row in cursor:
|
||||
distance = float(row[7])
|
||||
# Converte distância cosseno para similaridade [0, 1]
|
||||
similarity = 1.0 - distance
|
||||
|
||||
if similarity >= threshold:
|
||||
results.append({
|
||||
'chunk_id': row[0],
|
||||
'document_id': row[1],
|
||||
'chunk_index': row[2],
|
||||
'chunk_text': row[3],
|
||||
'chunk_size': row[4],
|
||||
'document_filename': row[5],
|
||||
'document_file_type': row[6],
|
||||
'similarity': similarity,
|
||||
'distance': distance
|
||||
})
|
||||
|
||||
return results
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
raise RuntimeError(f"Erro na busca vetorial: {str(e)}")
|
||||
finally:
|
||||
cursor.close()
|
||||
|
||||
|
||||
# Instância global (será inicializada na aplicação principal)
|
||||
_db_manager: Optional[DatabaseManager] = None
|
||||
|
||||
|
||||
def initialize_database(user: str = None, password: str = None,
|
||||
dsn: str = None,
|
||||
embedding_dimension: int = 384) -> DatabaseManager:
|
||||
"""
|
||||
Inicializa o gerenciador de banco de dados
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
user: Usuário do banco
|
||||
password: Senha
|
||||
dsn: DSN de conexão
|
||||
embedding_dimension: Dimensão dos embeddings
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Instância do DatabaseManager
|
||||
"""
|
||||
global _db_manager
|
||||
|
||||
_db_manager = DatabaseManager(
|
||||
user=user,
|
||||
password=password,
|
||||
dsn=dsn
|
||||
)
|
||||
|
||||
_db_manager.connect()
|
||||
_db_manager.initialize_schema(embedding_dimension=embedding_dimension)
|
||||
|
||||
return _db_manager
|
||||
|
||||
|
||||
def get_database() -> Optional[DatabaseManager]:
|
||||
"""
|
||||
Retorna a instância do gerenciador de banco de dados
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Instância do DatabaseManager ou None
|
||||
"""
|
||||
return _db_manager
|
||||
64
23AI/app/doc-embedding-service/docker-compose.yml
Normal file
64
23AI/app/doc-embedding-service/docker-compose.yml
Normal file
@@ -0,0 +1,64 @@
|
||||
version: '3.8'
|
||||
|
||||
services:
|
||||
doc-embedding-service:
|
||||
build:
|
||||
context: .
|
||||
dockerfile: Dockerfile
|
||||
container_name: doc-embedding-service
|
||||
ports:
|
||||
- "8000:8000"
|
||||
environment:
|
||||
# API Security
|
||||
- API_KEY=${API_KEY}
|
||||
|
||||
# OCI Configuration
|
||||
- OCI_CONFIG_FILE=/app/config/credentials.conf
|
||||
- OCI_REGION=${OCI_REGION:-us-chicago-1}
|
||||
- TEST_MODE=${TEST_MODE:-false}
|
||||
|
||||
# Database Configuration
|
||||
- DB_USER=${DB_USER}
|
||||
- DB_PASSWORD=${DB_PASSWORD}
|
||||
- DB_DSN=${DB_DSN}
|
||||
|
||||
# Embedding Configuration
|
||||
- EMBEDDING_MODEL=${EMBEDDING_MODEL:-sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2}
|
||||
- EMBEDDING_DIMENSION=${EMBEDDING_DIMENSION:-384}
|
||||
- CHUNK_SIZE=${CHUNK_SIZE:-500}
|
||||
- CHUNK_OVERLAP=${CHUNK_OVERLAP:-50}
|
||||
|
||||
# Application Configuration
|
||||
- UPLOAD_FOLDER=/app/uploads
|
||||
- MAX_UPLOAD_SIZE=${MAX_UPLOAD_SIZE:-52428800}
|
||||
- DEBUG_AUTH=${DEBUG_AUTH:-false}
|
||||
- PORT=8000
|
||||
|
||||
volumes:
|
||||
# Monta diretório de uploads
|
||||
- ./uploads:/app/uploads
|
||||
|
||||
# Monta diretório de logs
|
||||
- ./logs:/app/logs
|
||||
|
||||
# Monta configuração OCI (se existir localmente)
|
||||
- ./config:/app/config:ro
|
||||
|
||||
# Monta chave privada OCI (se necessário)
|
||||
# - /path/to/oci_api_key.pem:/app/oci_api_key.pem:ro
|
||||
|
||||
restart: unless-stopped
|
||||
|
||||
healthcheck:
|
||||
test: ["CMD", "python", "-c", "import requests; requests.get('http://localhost:8000/health')"]
|
||||
interval: 30s
|
||||
timeout: 10s
|
||||
retries: 3
|
||||
start_period: 40s
|
||||
|
||||
networks:
|
||||
- doc-embedding-network
|
||||
|
||||
networks:
|
||||
doc-embedding-network:
|
||||
driver: bridge
|
||||
389
23AI/app/doc-embedding-service/document_processor.py
Normal file
389
23AI/app/doc-embedding-service/document_processor.py
Normal file
@@ -0,0 +1,389 @@
|
||||
"""
|
||||
document_processor.py - Processamento de Documentos e Chunking
|
||||
Extrai texto de PDF, Word e imagens escaneadas, e divide em chunks
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import os
|
||||
import hashlib
|
||||
from typing import List, Dict, Any, Optional
|
||||
from io import BytesIO
|
||||
|
||||
# PDF Processing
|
||||
try:
|
||||
from PyPDF2 import PdfReader
|
||||
except ImportError:
|
||||
PdfReader = None
|
||||
|
||||
# Word Processing
|
||||
try:
|
||||
from docx import Document
|
||||
except ImportError:
|
||||
Document = None
|
||||
|
||||
# OCR for Scanned Documents
|
||||
try:
|
||||
import pytesseract
|
||||
from PIL import Image
|
||||
from pdf2image import convert_from_bytes
|
||||
except ImportError:
|
||||
pytesseract = None
|
||||
Image = None
|
||||
convert_from_bytes = None
|
||||
|
||||
|
||||
class DocumentProcessor:
|
||||
"""Processador de documentos com suporte a múltiplos formatos"""
|
||||
|
||||
# Mapeamento de MIME types para extensões
|
||||
MIME_TO_EXT = {
|
||||
'application/pdf': 'pdf',
|
||||
'application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document': 'docx',
|
||||
'image/png': 'png',
|
||||
'image/jpeg': 'jpg',
|
||||
'image/jpg': 'jpg',
|
||||
'image/tiff': 'tiff',
|
||||
'image/tif': 'tif',
|
||||
}
|
||||
|
||||
# Extensões suportadas
|
||||
SUPPORTED_EXTENSIONS = ['pdf', 'docx', 'png', 'jpg', 'jpeg', 'tiff', 'tif']
|
||||
|
||||
def __init__(self, chunk_size: int = 500, chunk_overlap: int = 50):
|
||||
"""
|
||||
Inicializa o processador de documentos
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
chunk_size: Tamanho dos chunks em caracteres
|
||||
chunk_overlap: Sobreposição entre chunks em caracteres
|
||||
"""
|
||||
self.chunk_size = chunk_size
|
||||
self.chunk_overlap = chunk_overlap
|
||||
|
||||
# Verifica dependências
|
||||
self._check_dependencies()
|
||||
|
||||
def _check_dependencies(self) -> None:
|
||||
"""Verifica se as dependências necessárias estão instaladas"""
|
||||
if PdfReader is None:
|
||||
print("[doc_processor] AVISO: PyPDF2 não instalado - processamento de PDF desabilitado")
|
||||
|
||||
if Document is None:
|
||||
print("[doc_processor] AVISO: python-docx não instalado - processamento de Word desabilitado")
|
||||
|
||||
if pytesseract is None or Image is None:
|
||||
print("[doc_processor] AVISO: pytesseract/PIL não instalados - OCR desabilitado")
|
||||
|
||||
@staticmethod
|
||||
def calculate_hash(content: bytes) -> str:
|
||||
"""
|
||||
Calcula hash SHA-256 do conteúdo
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
content: Conteúdo em bytes
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Hash hexadecimal
|
||||
"""
|
||||
return hashlib.sha256(content).hexdigest()
|
||||
|
||||
@staticmethod
|
||||
def is_supported_file(filename: str, mime_type: str = None) -> bool:
|
||||
"""
|
||||
Verifica se o arquivo é suportado
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
filename: Nome do arquivo
|
||||
mime_type: MIME type do arquivo (opcional)
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
True se suportado
|
||||
"""
|
||||
# Verifica por extensão
|
||||
ext = filename.rsplit('.', 1)[-1].lower() if '.' in filename else ''
|
||||
if ext in DocumentProcessor.SUPPORTED_EXTENSIONS:
|
||||
return True
|
||||
|
||||
# Verifica por MIME type
|
||||
if mime_type and mime_type in DocumentProcessor.MIME_TO_EXT:
|
||||
return True
|
||||
|
||||
return False
|
||||
|
||||
def extract_text_from_pdf(self, content: bytes) -> str:
|
||||
"""
|
||||
Extrai texto de arquivo PDF
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
content: Conteúdo do PDF em bytes
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Texto extraído
|
||||
"""
|
||||
if PdfReader is None:
|
||||
raise RuntimeError("PyPDF2 não está instalado")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
pdf_file = BytesIO(content)
|
||||
reader = PdfReader(pdf_file)
|
||||
|
||||
text_parts = []
|
||||
for page in reader.pages:
|
||||
text = page.extract_text()
|
||||
if text:
|
||||
text_parts.append(text)
|
||||
|
||||
full_text = "\n\n".join(text_parts)
|
||||
|
||||
# Se não conseguiu extrair texto, tenta OCR
|
||||
if not full_text.strip() and convert_from_bytes is not None:
|
||||
print("[doc_processor] PDF sem texto extraível - tentando OCR...")
|
||||
return self._ocr_from_pdf(content)
|
||||
|
||||
return full_text
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
raise RuntimeError(f"Erro ao processar PDF: {str(e)}")
|
||||
|
||||
def extract_text_from_docx(self, content: bytes) -> str:
|
||||
"""
|
||||
Extrai texto de arquivo Word (.docx)
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
content: Conteúdo do Word em bytes
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Texto extraído
|
||||
"""
|
||||
if Document is None:
|
||||
raise RuntimeError("python-docx não está instalado")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
docx_file = BytesIO(content)
|
||||
doc = Document(docx_file)
|
||||
|
||||
text_parts = []
|
||||
|
||||
# Extrai texto de parágrafos
|
||||
for paragraph in doc.paragraphs:
|
||||
if paragraph.text.strip():
|
||||
text_parts.append(paragraph.text)
|
||||
|
||||
# Extrai texto de tabelas
|
||||
for table in doc.tables:
|
||||
for row in table.rows:
|
||||
for cell in row.cells:
|
||||
if cell.text.strip():
|
||||
text_parts.append(cell.text)
|
||||
|
||||
return "\n\n".join(text_parts)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
raise RuntimeError(f"Erro ao processar Word: {str(e)}")
|
||||
|
||||
def extract_text_from_image(self, content: bytes) -> str:
|
||||
"""
|
||||
Extrai texto de imagem usando OCR
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
content: Conteúdo da imagem em bytes
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Texto extraído via OCR
|
||||
"""
|
||||
if pytesseract is None or Image is None:
|
||||
raise RuntimeError("pytesseract/PIL não estão instalados")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
image = Image.open(BytesIO(content))
|
||||
|
||||
# Configura OCR para português e inglês
|
||||
custom_config = r'--oem 3 --psm 6 -l por+eng'
|
||||
text = pytesseract.image_to_string(image, config=custom_config)
|
||||
|
||||
return text
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
raise RuntimeError(f"Erro ao processar imagem com OCR: {str(e)}")
|
||||
|
||||
def _ocr_from_pdf(self, content: bytes) -> str:
|
||||
"""
|
||||
Extrai texto de PDF usando OCR (para PDFs escaneados)
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
content: Conteúdo do PDF em bytes
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Texto extraído via OCR
|
||||
"""
|
||||
if convert_from_bytes is None or pytesseract is None:
|
||||
raise RuntimeError("pdf2image/pytesseract não estão instalados")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# Converte PDF para imagens
|
||||
images = convert_from_bytes(content)
|
||||
|
||||
text_parts = []
|
||||
custom_config = r'--oem 3 --psm 6 -l por+eng'
|
||||
|
||||
for i, image in enumerate(images):
|
||||
print(f"[doc_processor] Processando página {i+1}/{len(images)} com OCR...")
|
||||
text = pytesseract.image_to_string(image, config=custom_config)
|
||||
if text.strip():
|
||||
text_parts.append(text)
|
||||
|
||||
return "\n\n".join(text_parts)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
raise RuntimeError(f"Erro ao processar PDF com OCR: {str(e)}")
|
||||
|
||||
def extract_text(self, content: bytes, filename: str, mime_type: str = None) -> str:
|
||||
"""
|
||||
Extrai texto do documento baseado no tipo
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
content: Conteúdo do arquivo em bytes
|
||||
filename: Nome do arquivo
|
||||
mime_type: MIME type do arquivo
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Texto extraído
|
||||
"""
|
||||
# Determina o tipo do arquivo
|
||||
ext = filename.rsplit('.', 1)[-1].lower() if '.' in filename else ''
|
||||
|
||||
if not ext and mime_type:
|
||||
ext = self.MIME_TO_EXT.get(mime_type, '')
|
||||
|
||||
# Processa baseado no tipo
|
||||
if ext == 'pdf' or mime_type == 'application/pdf':
|
||||
return self.extract_text_from_pdf(content)
|
||||
|
||||
elif ext == 'docx' or mime_type == 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document':
|
||||
return self.extract_text_from_docx(content)
|
||||
|
||||
elif ext in ['png', 'jpg', 'jpeg', 'tiff', 'tif'] or (mime_type and mime_type.startswith('image/')):
|
||||
return self.extract_text_from_image(content)
|
||||
|
||||
else:
|
||||
raise ValueError(f"Tipo de arquivo não suportado: {ext or mime_type}")
|
||||
|
||||
def create_chunks(self, text: str) -> List[Dict[str, Any]]:
|
||||
"""
|
||||
Divide o texto em chunks com sobreposição
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
text: Texto completo para dividir
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Lista de dicionários com informações dos chunks
|
||||
"""
|
||||
if not text or not text.strip():
|
||||
return []
|
||||
|
||||
chunks = []
|
||||
text_length = len(text)
|
||||
start = 0
|
||||
chunk_index = 0
|
||||
|
||||
while start < text_length:
|
||||
# Define o fim do chunk
|
||||
end = start + self.chunk_size
|
||||
|
||||
# Se não é o último chunk, tenta quebrar em espaço ou pontuação
|
||||
if end < text_length:
|
||||
# Procura por quebra natural (ponto, nova linha, espaço)
|
||||
search_start = end
|
||||
search_end = min(end + 100, text_length)
|
||||
|
||||
# Procura por ponto seguido de espaço
|
||||
period_pos = text.find('. ', search_start, search_end)
|
||||
if period_pos != -1:
|
||||
end = period_pos + 1
|
||||
else:
|
||||
# Procura por nova linha
|
||||
newline_pos = text.find('\n', search_start, search_end)
|
||||
if newline_pos != -1:
|
||||
end = newline_pos
|
||||
else:
|
||||
# Procura por espaço
|
||||
space_pos = text.rfind(' ', start, search_end)
|
||||
if space_pos > start:
|
||||
end = space_pos
|
||||
|
||||
# Extrai o chunk
|
||||
chunk_text = text[start:end].strip()
|
||||
|
||||
if chunk_text:
|
||||
chunks.append({
|
||||
'index': chunk_index,
|
||||
'text': chunk_text,
|
||||
'size': len(chunk_text),
|
||||
'start_pos': start,
|
||||
'end_pos': end
|
||||
})
|
||||
chunk_index += 1
|
||||
|
||||
# Move para o próximo chunk com sobreposição
|
||||
start = end - self.chunk_overlap
|
||||
|
||||
# Evita loop infinito
|
||||
if start <= 0 and chunk_index > 0:
|
||||
break
|
||||
|
||||
return chunks
|
||||
|
||||
def process_document(self, content: bytes, filename: str,
|
||||
mime_type: str = None) -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""
|
||||
Processa documento completo: extração de texto e chunking
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
content: Conteúdo do arquivo em bytes
|
||||
filename: Nome do arquivo
|
||||
mime_type: MIME type do arquivo
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Dicionário com texto completo e chunks
|
||||
"""
|
||||
# Valida arquivo
|
||||
if not self.is_supported_file(filename, mime_type):
|
||||
raise ValueError(f"Tipo de arquivo não suportado: {filename}")
|
||||
|
||||
# Extrai texto
|
||||
print(f"[doc_processor] Extraindo texto de {filename}...")
|
||||
text = self.extract_text(content, filename, mime_type)
|
||||
|
||||
if not text or not text.strip():
|
||||
raise ValueError("Não foi possível extrair texto do documento")
|
||||
|
||||
# Cria chunks
|
||||
print(f"[doc_processor] Criando chunks (size={self.chunk_size}, overlap={self.chunk_overlap})...")
|
||||
chunks = self.create_chunks(text)
|
||||
|
||||
# Calcula hash do conteúdo
|
||||
content_hash = self.calculate_hash(content)
|
||||
|
||||
return {
|
||||
'text': text,
|
||||
'chunks': chunks,
|
||||
'content_hash': content_hash,
|
||||
'text_length': len(text),
|
||||
'chunks_count': len(chunks)
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def create_document_processor(chunk_size: int = None, chunk_overlap: int = None) -> DocumentProcessor:
|
||||
"""
|
||||
Factory function para criar um DocumentProcessor
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
chunk_size: Tamanho dos chunks (padrão: 500)
|
||||
chunk_overlap: Sobreposição entre chunks (padrão: 50)
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Instância de DocumentProcessor
|
||||
"""
|
||||
chunk_size = chunk_size or int(os.environ.get("CHUNK_SIZE", "500"))
|
||||
chunk_overlap = chunk_overlap or int(os.environ.get("CHUNK_OVERLAP", "50"))
|
||||
|
||||
return DocumentProcessor(chunk_size=chunk_size, chunk_overlap=chunk_overlap)
|
||||
279
23AI/app/doc-embedding-service/embedding_service.py
Normal file
279
23AI/app/doc-embedding-service/embedding_service.py
Normal file
@@ -0,0 +1,279 @@
|
||||
"""
|
||||
embedding_service.py - Serviço de Geração de Embeddings
|
||||
Gera embeddings vetoriais para chunks de texto usando Sentence Transformers
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import os
|
||||
import numpy as np
|
||||
from typing import List, Dict, Any, Optional
|
||||
import time
|
||||
|
||||
|
||||
class EmbeddingService:
|
||||
"""Serviço para geração de embeddings vetoriais"""
|
||||
|
||||
def __init__(self, model_name: str = None, device: str = None):
|
||||
"""
|
||||
Inicializa o serviço de embeddings
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
model_name: Nome do modelo Sentence Transformers
|
||||
device: Dispositivo para execução ('cpu', 'cuda', etc.)
|
||||
"""
|
||||
self.model_name = model_name or os.environ.get(
|
||||
"EMBEDDING_MODEL",
|
||||
"sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
|
||||
)
|
||||
self.device = device or os.environ.get("EMBEDDING_DEVICE", "cpu")
|
||||
self.model = None
|
||||
self.dimension = None
|
||||
|
||||
self._load_model()
|
||||
|
||||
def _load_model(self) -> None:
|
||||
"""Carrega o modelo de embeddings"""
|
||||
try:
|
||||
from sentence_transformers import SentenceTransformer
|
||||
|
||||
print(f"[embedding] Carregando modelo {self.model_name}...")
|
||||
start_time = time.time()
|
||||
|
||||
self.model = SentenceTransformer(self.model_name, device=self.device)
|
||||
|
||||
# Determina a dimensão do embedding
|
||||
test_embedding = self.model.encode(["test"], convert_to_numpy=True)
|
||||
self.dimension = test_embedding.shape[1]
|
||||
|
||||
load_time = time.time() - start_time
|
||||
print(f"[embedding] Modelo carregado em {load_time:.2f}s")
|
||||
print(f"[embedding] Dimensão dos embeddings: {self.dimension}")
|
||||
|
||||
except ImportError:
|
||||
raise RuntimeError(
|
||||
"sentence-transformers não está instalado. "
|
||||
"Instale com: pip install sentence-transformers"
|
||||
)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
raise RuntimeError(f"Erro ao carregar modelo de embeddings: {str(e)}")
|
||||
|
||||
def get_dimension(self) -> int:
|
||||
"""
|
||||
Retorna a dimensão dos embeddings
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Dimensão do vetor de embedding
|
||||
"""
|
||||
return self.dimension
|
||||
|
||||
def encode_text(self, text: str) -> np.ndarray:
|
||||
"""
|
||||
Gera embedding para um único texto
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
text: Texto para gerar embedding
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Array numpy com o embedding
|
||||
"""
|
||||
if not text or not text.strip():
|
||||
raise ValueError("Texto vazio não pode ser processado")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
embedding = self.model.encode(
|
||||
text,
|
||||
convert_to_numpy=True,
|
||||
show_progress_bar=False
|
||||
)
|
||||
return embedding
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
raise RuntimeError(f"Erro ao gerar embedding: {str(e)}")
|
||||
|
||||
def encode_batch(self, texts: List[str], batch_size: int = 32) -> np.ndarray:
|
||||
"""
|
||||
Gera embeddings para múltiplos textos em batch
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
texts: Lista de textos
|
||||
batch_size: Tamanho do batch para processamento
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Array numpy com os embeddings (shape: [n_texts, dimension])
|
||||
"""
|
||||
if not texts:
|
||||
raise ValueError("Lista de textos vazia")
|
||||
|
||||
# Remove textos vazios
|
||||
valid_texts = [t for t in texts if t and t.strip()]
|
||||
if not valid_texts:
|
||||
raise ValueError("Nenhum texto válido para processar")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
print(f"[embedding] Gerando embeddings para {len(valid_texts)} textos...")
|
||||
start_time = time.time()
|
||||
|
||||
embeddings = self.model.encode(
|
||||
valid_texts,
|
||||
batch_size=batch_size,
|
||||
convert_to_numpy=True,
|
||||
show_progress_bar=len(valid_texts) > 10
|
||||
)
|
||||
|
||||
elapsed = time.time() - start_time
|
||||
print(f"[embedding] Embeddings gerados em {elapsed:.2f}s "
|
||||
f"({len(valid_texts)/elapsed:.1f} textos/s)")
|
||||
|
||||
return embeddings
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
raise RuntimeError(f"Erro ao gerar embeddings em batch: {str(e)}")
|
||||
|
||||
def encode_chunks(self, chunks: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]:
|
||||
"""
|
||||
Gera embeddings para uma lista de chunks
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
chunks: Lista de dicionários com chunks (deve conter chave 'text')
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Lista de chunks com embeddings adicionados
|
||||
"""
|
||||
if not chunks:
|
||||
return []
|
||||
|
||||
# Extrai textos dos chunks
|
||||
texts = [chunk['text'] for chunk in chunks]
|
||||
|
||||
# Gera embeddings
|
||||
embeddings = self.encode_batch(texts)
|
||||
|
||||
# Adiciona embeddings aos chunks
|
||||
enriched_chunks = []
|
||||
for i, chunk in enumerate(chunks):
|
||||
enriched_chunk = chunk.copy()
|
||||
enriched_chunk['embedding'] = embeddings[i]
|
||||
enriched_chunk['embedding_dimension'] = self.dimension
|
||||
enriched_chunks.append(enriched_chunk)
|
||||
|
||||
return enriched_chunks
|
||||
|
||||
def calculate_similarity(self, embedding1: np.ndarray,
|
||||
embedding2: np.ndarray) -> float:
|
||||
"""
|
||||
Calcula similaridade de cosseno entre dois embeddings
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
embedding1: Primeiro embedding
|
||||
embedding2: Segundo embedding
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Similaridade de cosseno (0 a 1)
|
||||
"""
|
||||
# Normaliza os vetores
|
||||
norm1 = np.linalg.norm(embedding1)
|
||||
norm2 = np.linalg.norm(embedding2)
|
||||
|
||||
if norm1 == 0 or norm2 == 0:
|
||||
return 0.0
|
||||
|
||||
# Calcula similaridade de cosseno
|
||||
similarity = np.dot(embedding1, embedding2) / (norm1 * norm2)
|
||||
|
||||
# Garante que está no intervalo [0, 1]
|
||||
return float(max(0.0, min(1.0, (similarity + 1) / 2)))
|
||||
|
||||
def find_similar(self, query_embedding: np.ndarray,
|
||||
embeddings: np.ndarray,
|
||||
top_k: int = 5,
|
||||
threshold: float = 0.0) -> List[Dict[str, Any]]:
|
||||
"""
|
||||
Encontra os embeddings mais similares a uma query
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
query_embedding: Embedding da query
|
||||
embeddings: Array de embeddings para comparar
|
||||
top_k: Número de resultados a retornar
|
||||
threshold: Threshold mínimo de similaridade
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Lista de dicionários com índices e similaridades
|
||||
"""
|
||||
if len(embeddings) == 0:
|
||||
return []
|
||||
|
||||
# Normaliza query
|
||||
query_norm = query_embedding / np.linalg.norm(query_embedding)
|
||||
|
||||
# Normaliza embeddings
|
||||
embeddings_norm = embeddings / np.linalg.norm(embeddings, axis=1, keepdims=True)
|
||||
|
||||
# Calcula similaridades
|
||||
similarities = np.dot(embeddings_norm, query_norm)
|
||||
|
||||
# Converte para [0, 1]
|
||||
similarities = (similarities + 1) / 2
|
||||
|
||||
# Filtra por threshold
|
||||
valid_indices = np.where(similarities >= threshold)[0]
|
||||
|
||||
if len(valid_indices) == 0:
|
||||
return []
|
||||
|
||||
# Ordena por similaridade
|
||||
sorted_indices = valid_indices[np.argsort(-similarities[valid_indices])]
|
||||
|
||||
# Retorna top_k
|
||||
results = []
|
||||
for idx in sorted_indices[:top_k]:
|
||||
results.append({
|
||||
'index': int(idx),
|
||||
'similarity': float(similarities[idx])
|
||||
})
|
||||
|
||||
return results
|
||||
|
||||
|
||||
# Instância global (será inicializada na aplicação principal)
|
||||
_embedding_service: Optional[EmbeddingService] = None
|
||||
|
||||
|
||||
def initialize_embedding_service(model_name: str = None,
|
||||
device: str = None) -> EmbeddingService:
|
||||
"""
|
||||
Inicializa o serviço de embeddings
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
model_name: Nome do modelo
|
||||
device: Dispositivo de execução
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Instância do EmbeddingService
|
||||
"""
|
||||
global _embedding_service
|
||||
_embedding_service = EmbeddingService(model_name=model_name, device=device)
|
||||
return _embedding_service
|
||||
|
||||
|
||||
def get_embedding_service() -> Optional[EmbeddingService]:
|
||||
"""
|
||||
Retorna a instância do serviço de embeddings
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Instância do EmbeddingService ou None
|
||||
"""
|
||||
return _embedding_service
|
||||
|
||||
|
||||
def create_embedding_service(model_name: str = None,
|
||||
device: str = None) -> EmbeddingService:
|
||||
"""
|
||||
Factory function para criar um EmbeddingService
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
model_name: Nome do modelo
|
||||
device: Dispositivo de execução
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Nova instância de EmbeddingService
|
||||
"""
|
||||
return EmbeddingService(model_name=model_name, device=device)
|
||||
26
23AI/app/doc-embedding-service/requirements.txt
Normal file
26
23AI/app/doc-embedding-service/requirements.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,26 @@
|
||||
# Web Framework
|
||||
flask==3.0.0
|
||||
flask-cors==4.0.0
|
||||
|
||||
# OCI SDK
|
||||
oci==2.119.1
|
||||
|
||||
# Database
|
||||
oracledb==2.0.0
|
||||
|
||||
# Document Processing
|
||||
PyPDF2==3.0.1
|
||||
python-docx==1.1.0
|
||||
pytesseract==0.3.10
|
||||
Pillow==10.1.0
|
||||
pdf2image==1.16.3
|
||||
|
||||
# Text Processing and Embeddings
|
||||
sentence-transformers==2.2.2
|
||||
langchain==0.1.0
|
||||
langchain-community==0.0.10
|
||||
tiktoken==0.5.2
|
||||
|
||||
# Utilities
|
||||
python-dotenv==1.0.0
|
||||
requests==2.31.0
|
||||
337
23AI/app/doc-embedding-service/test_service.py
Normal file
337
23AI/app/doc-embedding-service/test_service.py
Normal file
@@ -0,0 +1,337 @@
|
||||
"""
|
||||
test_service.py - Script de Teste do Document Embedding Service
|
||||
Testa os principais endpoints da aplicação
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import requests
|
||||
import json
|
||||
import sys
|
||||
import os
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
# Configuração
|
||||
BASE_URL = os.environ.get("TEST_BASE_URL", "http://localhost:8000")
|
||||
API_KEY = os.environ.get("API_KEY", "test-api-key")
|
||||
|
||||
# Headers de autenticação
|
||||
HEADERS = {
|
||||
"X-API-Key": API_KEY
|
||||
}
|
||||
|
||||
# Cores para output
|
||||
class Colors:
|
||||
GREEN = '\033[92m'
|
||||
RED = '\033[91m'
|
||||
YELLOW = '\033[93m'
|
||||
BLUE = '\033[94m'
|
||||
END = '\033[0m'
|
||||
|
||||
def print_success(msg):
|
||||
print(f"{Colors.GREEN}✓ {msg}{Colors.END}")
|
||||
|
||||
def print_error(msg):
|
||||
print(f"{Colors.RED}✗ {msg}{Colors.END}")
|
||||
|
||||
def print_info(msg):
|
||||
print(f"{Colors.BLUE}ℹ {msg}{Colors.END}")
|
||||
|
||||
def print_warning(msg):
|
||||
print(f"{Colors.YELLOW}⚠ {msg}{Colors.END}")
|
||||
|
||||
def test_health_check():
|
||||
"""Testa o endpoint de health check"""
|
||||
print_info("Testando health check...")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
response = requests.get(f"{BASE_URL}/health")
|
||||
|
||||
if response.status_code == 200:
|
||||
data = response.json()
|
||||
print_success(f"Health check OK: {data}")
|
||||
return True
|
||||
else:
|
||||
print_error(f"Health check falhou: {response.status_code}")
|
||||
return False
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print_error(f"Erro no health check: {e}")
|
||||
return False
|
||||
|
||||
def test_upload_document(file_path: str):
|
||||
"""Testa o upload de documento"""
|
||||
print_info(f"Testando upload de documento: {file_path}")
|
||||
|
||||
if not os.path.exists(file_path):
|
||||
print_error(f"Arquivo não encontrado: {file_path}")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
try:
|
||||
with open(file_path, 'rb') as f:
|
||||
files = {'file': (os.path.basename(file_path), f)}
|
||||
data = {
|
||||
'metadata': json.dumps({
|
||||
"description": "Documento de teste",
|
||||
"source": "test_service.py"
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
|
||||
response = requests.post(
|
||||
f"{BASE_URL}/api/v1/documents/upload",
|
||||
headers=HEADERS,
|
||||
files=files,
|
||||
data=data
|
||||
)
|
||||
|
||||
if response.status_code == 201:
|
||||
data = response.json()
|
||||
print_success(f"Upload bem-sucedido!")
|
||||
print_info(f" Document ID: {data['document_id']}")
|
||||
print_info(f" Chunks criados: {data['chunks_created']}")
|
||||
print_info(f" Tempo de processamento: {data['processing_time']}s")
|
||||
return data['document_id']
|
||||
else:
|
||||
print_error(f"Upload falhou: {response.status_code}")
|
||||
print_error(f"Resposta: {response.text}")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print_error(f"Erro no upload: {e}")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def test_list_documents():
|
||||
"""Testa a listagem de documentos"""
|
||||
print_info("Testando listagem de documentos...")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
response = requests.get(
|
||||
f"{BASE_URL}/api/v1/documents",
|
||||
headers=HEADERS,
|
||||
params={"limit": 10}
|
||||
)
|
||||
|
||||
if response.status_code == 200:
|
||||
data = response.json()
|
||||
print_success(f"Listagem bem-sucedida!")
|
||||
print_info(f" Total de documentos: {data['total']}")
|
||||
|
||||
for doc in data['documents'][:3]:
|
||||
print_info(f" - {doc['filename']} ({doc['chunks_count']} chunks)")
|
||||
|
||||
return True
|
||||
else:
|
||||
print_error(f"Listagem falhou: {response.status_code}")
|
||||
return False
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print_error(f"Erro na listagem: {e}")
|
||||
return False
|
||||
|
||||
def test_get_document(document_id: str):
|
||||
"""Testa a busca de documento por ID"""
|
||||
print_info(f"Testando busca de documento: {document_id}")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
response = requests.get(
|
||||
f"{BASE_URL}/api/v1/documents/{document_id}",
|
||||
headers=HEADERS
|
||||
)
|
||||
|
||||
if response.status_code == 200:
|
||||
data = response.json()
|
||||
print_success(f"Documento encontrado!")
|
||||
print_info(f" Filename: {data['filename']}")
|
||||
print_info(f" File type: {data['file_type']}")
|
||||
print_info(f" Upload date: {data['upload_date']}")
|
||||
return True
|
||||
else:
|
||||
print_error(f"Busca falhou: {response.status_code}")
|
||||
return False
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print_error(f"Erro na busca: {e}")
|
||||
return False
|
||||
|
||||
def test_search(query: str):
|
||||
"""Testa a busca semântica"""
|
||||
print_info(f"Testando busca semântica: '{query}'")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
response = requests.post(
|
||||
f"{BASE_URL}/api/v1/search",
|
||||
headers=HEADERS,
|
||||
json={
|
||||
"query": query,
|
||||
"top_k": 5,
|
||||
"threshold": 0.0
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
|
||||
if response.status_code == 200:
|
||||
data = response.json()
|
||||
print_success(f"Busca bem-sucedida!")
|
||||
print_info(f" Resultados encontrados: {data['total_results']}")
|
||||
|
||||
for i, result in enumerate(data['results'][:3], 1):
|
||||
print_info(f" {i}. {result['document_filename']} "
|
||||
f"(similaridade: {result['similarity']:.3f})")
|
||||
print_info(f" Texto: {result['chunk_text'][:100]}...")
|
||||
|
||||
return True
|
||||
else:
|
||||
print_error(f"Busca falhou: {response.status_code}")
|
||||
print_error(f"Resposta: {response.text}")
|
||||
return False
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print_error(f"Erro na busca: {e}")
|
||||
return False
|
||||
|
||||
def test_stats():
|
||||
"""Testa o endpoint de estatísticas"""
|
||||
print_info("Testando estatísticas...")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
response = requests.get(
|
||||
f"{BASE_URL}/api/v1/stats",
|
||||
headers=HEADERS
|
||||
)
|
||||
|
||||
if response.status_code == 200:
|
||||
data = response.json()
|
||||
print_success(f"Estatísticas obtidas!")
|
||||
print_info(f" Total de documentos: {data['total_documents']}")
|
||||
print_info(f" Total de chunks: {data['total_chunks']}")
|
||||
print_info(f" Modelo de embedding: {data['embedding_model']}")
|
||||
print_info(f" Dimensão: {data['embedding_dimension']}")
|
||||
return True
|
||||
else:
|
||||
print_error(f"Estatísticas falharam: {response.status_code}")
|
||||
return False
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print_error(f"Erro nas estatísticas: {e}")
|
||||
return False
|
||||
|
||||
def test_delete_document(document_id: str):
|
||||
"""Testa a deleção de documento"""
|
||||
print_info(f"Testando deleção de documento: {document_id}")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
response = requests.delete(
|
||||
f"{BASE_URL}/api/v1/documents/{document_id}",
|
||||
headers=HEADERS
|
||||
)
|
||||
|
||||
if response.status_code == 200:
|
||||
print_success(f"Documento deletado com sucesso!")
|
||||
return True
|
||||
else:
|
||||
print_error(f"Deleção falhou: {response.status_code}")
|
||||
return False
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print_error(f"Erro na deleção: {e}")
|
||||
return False
|
||||
|
||||
def create_test_document():
|
||||
"""Cria um documento de teste"""
|
||||
test_file = "/tmp/test_document.txt"
|
||||
|
||||
content = """
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||||
Document Embedding Service - Documento de Teste
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||||
|
||||
Este é um documento de teste para o serviço de embeddings.
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||||
|
||||
O serviço permite fazer upload de documentos em diversos formatos:
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||||
- PDF (com texto nativo ou escaneado)
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||||
- Word (.docx)
|
||||
- Imagens (PNG, JPG, TIFF) com OCR
|
||||
|
||||
Os documentos são processados automaticamente:
|
||||
1. Extração de texto
|
||||
2. Divisão em chunks
|
||||
3. Geração de embeddings vetoriais
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||||
4. Armazenamento no Oracle ADW 23AI
|
||||
|
||||
A busca semântica permite encontrar documentos relevantes
|
||||
mesmo quando as palavras exatas não aparecem no texto.
|
||||
|
||||
Este é um exemplo de tecnologia de Retrieval-Augmented Generation (RAG).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
with open(test_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
f.write(content)
|
||||
|
||||
print_info(f"Documento de teste criado: {test_file}")
|
||||
return test_file
|
||||
|
||||
def main():
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||||
"""Executa todos os testes"""
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||||
print("\n" + "="*60)
|
||||
print("Document Embedding Service - Suite de Testes")
|
||||
print("="*60 + "\n")
|
||||
|
||||
print_info(f"URL base: {BASE_URL}")
|
||||
print_info(f"API Key: {API_KEY[:10]}...")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
results = {}
|
||||
|
||||
# 1. Health Check
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||||
results['health'] = test_health_check()
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# 2. Criar documento de teste
|
||||
test_file = create_test_document()
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# 3. Upload de documento
|
||||
document_id = test_upload_document(test_file)
|
||||
results['upload'] = document_id is not None
|
||||
print()
|
||||
|
||||
if document_id:
|
||||
# 4. Listar documentos
|
||||
results['list'] = test_list_documents()
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# 5. Buscar documento por ID
|
||||
results['get'] = test_get_document(document_id)
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# 6. Busca semântica
|
||||
results['search'] = test_search("como fazer upload de documentos")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# 7. Estatísticas
|
||||
results['stats'] = test_stats()
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# 8. Deletar documento (opcional - comentado para manter dados)
|
||||
# results['delete'] = test_delete_document(document_id)
|
||||
# print()
|
||||
|
||||
# Resumo
|
||||
print("\n" + "="*60)
|
||||
print("Resumo dos Testes")
|
||||
print("="*60 + "\n")
|
||||
|
||||
total = len(results)
|
||||
passed = sum(1 for v in results.values() if v)
|
||||
|
||||
for test_name, result in results.items():
|
||||
status = "PASSOU" if result else "FALHOU"
|
||||
color = Colors.GREEN if result else Colors.RED
|
||||
print(f"{color}{test_name.upper()}: {status}{Colors.END}")
|
||||
|
||||
print()
|
||||
print(f"Total: {passed}/{total} testes passaram")
|
||||
|
||||
if passed == total:
|
||||
print_success("Todos os testes passaram! ✓")
|
||||
return 0
|
||||
else:
|
||||
print_error(f"{total - passed} teste(s) falharam")
|
||||
return 1
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
sys.exit(main())
|
||||
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